Big data & IA
Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
Este Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos introduce en aquellas cuestiones de las matemáticas y la estadística que son esenciales para el desarrollo de acciones sobre el tratamiento de los datos, y para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del Máster en Data Science y Big Data.
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Máster en Data Science y Big Data
a quién va dirigido
El Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
QUÉ APRENDERÁS
Al finalizar el Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos serás perfectamente capaz de:
- Saber enlazar y aplicar fundamentos teóricos de matemáticas y estadística en procesos/aplicaciones de Big Data a los que normalmente subyacen.
- Conocer las posibilidades que las Matemáticas y Estadística tienen para abordar y resolver problemas que se plantean en los distintos campos de la Empresa.
PLAN DE ESTUDIOS
Resumen
En esta clase se mostrarán los conceptos matemáticos fundamentales para formar una base mínima pero sólida de cara al resto de módulos durante el curso. Casi todas las técnicas de las ciencias de datos, incluida la Inteligencia Artificial, tienen una base matemática profunda, por lo que una buena comprensión de las herramientas matemáticas esenciales supone una ventaja de cara a la comprensión del resto de tópicos en este curso. Las dos ramas de la matemática más relevantes en la ciencia de datos son el álgebra lineal y el cálculo. La primera parte de esta clase se centrará en el álgebra lineal, donde se profundizará en las propiedades básicas de vectores (por ejemplo operaciones en Espacios Vectoriales n-dimensionales) y matrices. En la segunda parte, se repasarán los conceptos de cálculo, tales como funciones, variables, derivadas, y optimización.
Objetivos
- Desarrollar la capacidad del razonamiento matemático haciendo uso del lenguaje algebraico, a partir de la resolución de problemas del mundo empresarial, dentro y fuera del contexto matemático, representados en modelos donde se aplican conocimientos y conceptos algebraicos
- Conocer y manejar los conceptos elementales del álgebra lineal y la geometría euclídea
- Conocer y manejar los conceptos del cálculo de una y varias variables
- Aprender a aplicar los conceptos estudiados a situaciones y problemas
- Aplicar funciones matemáticas empleando hojas de cálculo con datos de ejemplo
Temario
- Álgebra lineal
- Introducción
- Matrices y vectores
- Suma, Resta y Multiplicación por escalares
- Operaciones con vectores
- Representación vectorial de objetos
- Multiplicación de matrices
- Matriz inversa y traspuesta
- Conclusión
- Cálculo
- Introducción
- Funciones
- Derivadas
- Optimización
- Conclusión
- Indicaciones para la resolución de la Fase 1 del Proyecto
- Parte I
- Parte II
Resumen
En esta clase se estudiarán los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, haciendo hincapié en los fundamentos más que en el cálculo estadístico en sí. Un conocimiento estadístico sólido es fundamental a la hora de trabajar con análisis de datos y comprender los algoritmos de Inteligencia Artificial. En estas sesiones se hablará acerca de los parámetros estadísticos básicos (media, mediana, varianza, desviación típica, etc.), la relación entre variables numéricas, la representación de los cálculos y la forma adecuada de realizar un análisis exploratorio de los datos.
Objetivos
- Diferenciar entre poblaciones y muestras estadísticas
- Conocer los parámetros estadísticos básicos, aplicados tanto a la población como a la muestra, y comprender su significado
- Saber representar tablas de frecuencias e histogramas
- Saber relacionar variables numéricas a través del análisis de correlaciones
- Conocer el proceso del análisis inicial de conjuntos datos y saber aplicarlo
- Saber cómo interpretar y presentar datos estadísticos
Temario
- Estadística descriptiva
- Introducción
- Conceptos básicos
- Media, Varianza y Desviación estándar
- Estadísticos de posición
- Frecuencia e histogramas
- Relación entre variables numéricas
- Análisis exploratorio de datos
- Interpretación y presentación de datos
- Conclusión
- Proyecto
- Indicaciones para la realización de la Fase 2
Resumen
En esta clase se estudiarán los conceptos fundamentales de la estadística inferencial, haciendo hincapié en los fundamentos más que en el cálculo estadístico en sí. Un conocimiento estadístico sólido es fundamental a la hora de trabajar con análisis de datos y comprender los algoritmos de Inteligencia Artificial. En estas sesiones se hablará acerca de inferencias e hipótesis que se realizan sobre una muestra de la población. Es importante poder validar o rechazar las hipótesis basándose en la estadística y la probabilidad. En esta semana además se estudiarán los modelos lineales, utilizados ampliamente en diversas áreas profesionales.
Objetivos
- Adquirir los conocimientos básicos acerca de la teoría de la probabilidad
- Comprender el concepto de variable aleatoria y sus propiedades
- Entender la importancia de las distribuciones de probabilidad, concretamente de la distribución normal
- Adquirir soltura en el cálculo de intervalos de confianza y el tamaño de la muestra
- Entender el concepto del contraste de hipótesis y saber plantearlo en diferentes casuísticas
- Poder realizar modelos de regresión lineal
Temario
- Estadística Inferencial
- Introducción
- Probabilidad
- Variables Aleatorias
- Distribuciones de probabilidad
- Distribución Normal
- Intervalos de confianza
- Error absoluto y tamaño de la muestra
- Contraste de Hipótesis
- Modelos de Regresión Lineal (Parte I)
- Modelos de Regresión Lineal (Parte II)
- Conclusión
- Proyecto
- Indicaciones para la realización de la Fase 3
profesorado
aprende con los mejores expertos
OPINIONES del Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
Orlando Hernández Jiménez
Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán
Técnico BPO en Integra HCM
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Juan Manuel Hernández Espinosa
Senior Petroleum Economist & Data Scientist
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
resumen
del Curso en Matemáticas y estadística en el tratamiento de datos
DURACIÓN
1 mes (40 horas)
INICIO
8 Enero
Modalidad
Online - Accesible 24/7
precio
510 U$S
incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
FORMACIÓN RELACIONADA
Curso en Transformación digital: Inteligencia Artificial Generativa (genAI) y cloud computing
Curso en Estrategia Digital: Cómo lograr ventajas diferenciales con tecnología digital
Curso en IA Aplicada a Social Media
Curso en Aprende a desarrollar narrativas con ChatGPT
Curso en IA aplicada al Customer experience
Curso en Revolución Visual: crea productos Audiovisuales con IA Generativa y Runway