Curso Data Science Online. Inteligencia Artificial y Machine Learning

Data Science es una disciplina científica que se centra en analizar grandes cantidades de datos para obtener información, entender la realidad y encontrar patrones para poder tomar decisiones. A través de herramientas matemáticas, estadística e informática, esta información estructurada o no estructurada se consigue cumplir el objetivo, la optimización de la toma de decisiones. La Data Science cuenta con las técnicas necesarias para analizar grandes volúmenes de datos, a diferencia del Big Data. La ciencia de datos utiliza modelos inteligentes que aprenden por sí mismos, como es el caso del Machine Learning.

En los últimos años, la inteligencia artificial se ha extendido a muchos campos profesionales, creando así una necesidad de trabajadores cualificados para poder conocer a la perfección el enfoque para introducir esta innovación, las posibilidades tecnológicas, los avances que se obtienen de automatizar tareas y las posibilidades de analítica avanzada y aplicaciones prácticas que nos aporta.

El científico de datos trabaja con los datos que ha aportado la inteligencia artificial, así podrá comprenderlos, extraerlos, manipularlos y analizarlos. Para los científicos de datos la inteligencia artificial es una de las herramientas que utilizan en sus tareas de análisis de datos. Por ejemplo, roles como el data analyst o el data scientist utilizan estos datos para sus funciones, en el primer caso para generar informes que ayuden a tomar mejores decisiones o saber si funciona una estrategia y, en el segundo caso, organizar, limpiar, procesar y analizar los datos utilizando modelos de IA para resolver las cuestiones que surjan.

El análisis de datos masivos es una herramienta muy importante para conseguir los objetivos en el mundo empresarial. Tanto el Big Data como la ciencia de datos están en todas partes y la demanda ha aumentado mucho en los últimos años.

El Machine Learning o aprendizaje automático es una parte de la Inteligencia Artificial que tiene como función crear sistemas que puedan aprender por sí mismos a partir de un conjunto de datos, sin tener que realizar programaciones. Está basado en algoritmos que permiten identificar patrones en grandes cantidades de datos, permitiendo así predecir comportamientos. Además, estos algoritmos aprenden por sí solos, es decir, sin necesidad de que intervenga ningún humano. El Machine Learning es un conjunto de IA que se utiliza para que las máquinas aprendan grandes volúmenes de datos para aplicar posteriormente el conocimiento ya adquirido.

Entender la importancia de la ciencia de datos, sus correlaciones entre las variables y el uso de herramientas que incorporan técnicas de la estadística y el aprendizaje automático, con anterioridad al diseño y entrenamiento de modelos.
Dominar los conceptos básicos de la inteligencia artificial, su evolución, técnicas y aplicaciones para la gestión de proyectos de data, incluyendo los ámbitos de aplicación.
Dimensionar las muestras de los conjuntos de datos, mediante programación o herramientas software, para obtener una representación de estos.

Este curso de ciencia de datos, inteligencia artificial y machine learning va dirigido a ingenieros que quieran reconducir su formación y desarrollar nuevas capacidades dentro de la Inteligencia Artificial, estadísticos y matemáticos que quieran desarrollar su carrera en el mundo del Análisis de Datos. También a programadores que quieran orientar sus capacidades a la Análitica Avanzada y la Ciencia de Datos, profesionales con formación tecnológica que quieran dirigir sus carreras profesionales hacia la Inteligencia Artificial. Y también, perfiles con conocimientos cuantitativos y de programación.

TEMA 1: LA IMPORTANCIA DE LA CIENCIA DEL DATO
• Concienciación sobre la ciencia del dato
• Conocimiento de los diferentes modelos de negocio basado en datos
• Concienciación sobre el poder de los datos en las organizaciones tanto para mejorar la toma
de decisiones como para crear modelos de negocio basado en datos
• Visión transversal sobre cómo data science se aplica en las diferentes áreas de la organización
para impulsar las capacidades
TEMA 2: CONCEPTUALIZACIÓN Y APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Aproximación a los conceptos básicos de la I.A.
• Evolución de la inteligencia artificial
• Identificación de las diferentes técnicas para el desarrollo de la I.A.
• Ámbitos de aplicación de la I.A.
• Contexto ético y legal de la inteligencia artificial
• Adquisición de conocimientos sobre los avances en big data & inteligencia artificial
TEMA 3: ESTADÍSTICA PARA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Introducción a la estadística descriptiva
• Introducción al algebra lineal
• Correlaciones
• Contrastes de hipótesis
TEMA 4: LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN
• Python
• R
• Java

A través de la ciencia de datos conseguimos muchos beneficios, algunos de ellos son los siguientes:

aumentar la previsibilidad. A través del análisis predictivo, el data scientist o científico de datos puede utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para crear análisis mucho más profundos que antes y poder prever la toma de decisiones para un futuro.
aumentar la seguridad de los datos. Se trabaja en la prevención de fraudes, protegiendo la seguridad de los clientes de las empresas, también se estudian patrones de conductas que puedan afectar o causar defectos en las empresas
facilitar el proceso de toma de decisiones. A través de ciertas herramientas para ver datos en tiempo real, permite una mayor agilidad a la hora de tomar decisiones.
Algunas de las funciones del machine learning son, entre otras, clasificar la información, anticipar comportamientos aportando a la ciencia de datos la capacidad principal de actuar antes de que ocurra algo…

Mejorar el servicio al cliente, a través de productos personalizados automáticos, creando una imagen de mayot fidelización con el cliente
Disminución de errores, uno de los puntos clave del aprendizaje automático es este
Acciones preventivas, la inteligencia artificial descarta decisiones arriesgadas que puedan poner en peligro nuestros servicios
Ciberseguridad, además, tienen en cuenta malwares y posibles ataques que a través del aprendizaje automático evitará
Detección de fraudes, a través de la inteligencia artificial, se pueden detectar transacciones monetarias que no sean legítimas
Automatizar procesos, las tareas mecánicas del día a día que no aportan valor al trabajo diario se pueden hacer de forma automática a través del machine learning