DT - MIT Data Science y Big Data

Curso privado

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Responsable	Brenda Trejo
Última actualización	04/03/2026
Tiempo de finalización	13 horas 56 minutos
Miembros	1

Curso
Reseñas

Módulo 1 - Introducción
- Plan de Estudio
  
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- Introduccin Data Science y Big Data Decisiones Basadas en Datos
  
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- Qué es el aprendizaje no Supervisado
  
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- Herramientas, aplicaciones
  
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- Qué es la Clusterización
  
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- Cuándo se utiliza la Clusterización
  
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- Introducción a K medias
  
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- Cómo se evalúa la clusterización
  
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- Más allá de k medias
  
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- K medias otro concepto de distancia
  
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- K-medias agrupación según la semejanza
  
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- Más allá de k-medias, datos y procesamiento previo
  
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- Más allá de K-medias Big Data
  
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- Más allá de la Clusterización
  
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- Caso de estudio 1 1 códigos genéticos
  
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- Caso de estudio 1 2 Encontrar Temas
  
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- Redes y datos complejos
  
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- Búsqueda de los componentes
  
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- La magia de los vectores propios I
  
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- La magia de los vectores propios II
  
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- La clusterización en gráficos y redes
  
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- Agrupamiento Espectral
  
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- Clusterización de modularidad
  
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- Encajes y componentes
  
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- Caso de estudio 1 4 agrupamiento espectral agrupación de noticias
  
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Módulo 2
- Introducción Data Science y BigData
  
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- Regresión lineal para predicciones
  
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- Evaluación de la calidad de una predicción
  
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- Interferencia para la regresión lineal
  
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- Otros tipos de regresión
  
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- Caso de estudio 2 1 Predicción de salario
  
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- Caso de estudio 2 2 La brecha salarial
  
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- La regresión lineal moderna
  
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- Modelos dispersos de altas dimensiones y LASSO
  
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- Inferencia con LASSO
  
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- Otros métodos de regresión personalizada la validación cruzada
  
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- Caso de estudio 2 3 Crecen los países pobres más rápido que los países ricos
  
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- Regresión no lineal moderna métodos basados en árboles de regresión
  
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- Regresión no lineal moderna de redes neuronales
  
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- Caso de estudio 2 4 Agregación de predictores
  
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- Caso de estudio 2 5 el impacto de la posesión de armas
  
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- Causalidad
  
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Módulo 3
- Introducción
  
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- Qué son las anomalías Parte 1
  
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- Qué son las anomalías Parte 2
  
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- Qué son las anomalías Parte 3
  
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- Clasificación Binaria Falso Positivo Negativo
  
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- Contraste de Hipótesis
  
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- Intervalos de confianza
  
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- Contraste de hipótesis
  
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- El uso indebido de las estadísticas
  
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- El valor P
  
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- Los métodos para estimar la verosimilitud
  
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- La máquina de vectores de soporte
  
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- El perceptrón un clasificador sencillo con una interpretación elegante
  
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- La prueba del perceptrón
  
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- El perceptrón y los datos que no son linealmente separables
  
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- La estimación de los parámetros de una regresión logística
  
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- Usos incorrectos de las técnicas estadísticas
  
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- Caso de estudio 3 1 El lanzamiento del challenger
  
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- Introducción al deep learning
  
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- La clasificación a través de un umbral lineal
  
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- Las representaciones jerárquicas
  
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- El ajuste de parámetros a través de la propagación
  
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- Redes neuronales convolucionales
  
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- Las limitaciones de las redes neuronales profundas
  
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- Caso de estudio 3 2nAlphhaGo Redes neuronales profundas
  
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Módulo 4
- Qué hace un sistema de recomendación I
  
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- Qué hace un sistema de recomendación II
  
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- Qué hace un sistema de recomendación III
  
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- Cuáles son los datos I
  
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- Cuáles son los datos II
  
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- Las medias de la población I
  
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- Las medias de la población II
  
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- Las medias de la población III
  
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- Comparación y clasificación de la población I
  
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- Comparación y clasificación de la población II
  
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- Comparación y clasificación de la población III
  
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- El algoritmo de recomendación 101 IV
  
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- Filtrado colaborativo basado en usuarios I
  
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- Filtrado colaborativo basado en usuarios II
  
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- Filtrado colaborativo basado en ítems
  
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- El algoritmo de recomendación 203 basado en usuarios e ítems I
  
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- El algoritmo de recomendación 203 basado en usuarios e ítems II
  
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- La personalización a través de la personalización I
  
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- El algoritmo de recomendación 301 II
  
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- Modelo oculto Markov I
  
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- El modelo oculto de Markov II
  
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- La información lateral
  
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- El algoritmo de recomendación 501 preguntas y aprendizajes
  
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- La construcción de sistemas de recomendación
  
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- Caso de estudio 4 1 películas
  
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- Caso de estudio 4 2 Canciones y manual de instrucciones
  
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- Caso de estudio 4 3 productos
  
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- Resumen últimos comentarios, conclusiones y desafíos
  
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Módulo 5
- Introducción a las redes
  
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- Definiciones y ejemplos de redes
  
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- La representación de una red
  
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- Las diferentes medidas de centralidad de un nodo
  
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- Otras medidas de centralidad espacial
  
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- Las estadísticas globales de la red
  
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- Los modelos de red
  
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- Los modelos estocásticos de las redes
  
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- La maximización de la influencia
  
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- Introducción a los modelos de grafo no dirigidos
  
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- El conocimiento sobre los modelos de rafo no dirigidos a partir de unos datos
  
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- El modelo de Leasing y el modelo de grafo gaussiano
  
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- El conocimiento sobre los modelos de grafo dirigidos a partir de datos observacionales
  
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- La inferencia en modelos de grafo parte 1
  
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- La inferencia en los modelos de grafo parte 2
  
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- La inferencia en los modelos de grafo parte 3
  
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- El modelo oculto de Markov
  
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- El filtro de Kalman
  
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- Caso de estudio 5 1 La identificación de los nuevos genes que provocan autismo
  
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Módulo 6
- Los tipos de variables
  
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- Introducción
  
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- La definición de los resultados para hacer predicciones
  
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- La búsqueda de ejemplos de entrenamiento
  
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- La recopilación de datos para el diseño de variables
  
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- El diseño de variables
  
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- Los tipos de variables
  
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- Deep Feature Synthesis Primitivas y algoritmos
  
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- Deep Feature Synthesis Apilamiento
  
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- La modelización y la evaluación
  
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- La selección del modelo