Bienvenidos
IPN-Dharma IA Lab
Es una iniciativa de Laboratorio de Inteligencia Artificial del CIC del IPN con la colaboración de DHARMA para motivar a investigadores, profesores y estudiantes a aprovechar los cursos, recursos y herramientas de las principales plataformas tecnológicas de la industria en las áreas de Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, Computación en la Nube, Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas con el propósito de generar una experiencia práctica a través de un modelo de aprendizaje entre pares y por objetivos.
Nivel 1: Alfabetización y Fundamentos
Ciencia de Datos para Negocios
Todos los días tomamos una gran cantidad de decisiones y algunas de ellas tienen un impacto duradero. La forma en que tomamos estas decisiones y la conducción racional de estas decisiones son fundamentales para nuestro éxito. Esta ruta de aprendizaje está diseñada para demostrar cómo identificar conocimientos a partir de datos para respaldar la toma de decisiones claras y racionales de manera consistente. Los cursos de esta ruta de aprendizaje se basan en estudios de casos y colocan la manipulación de datos, la visualización de datos y las técnicas analíticas en el contexto de la vida cotidiana para poner fin a las conjeturas.
Cursos en este programa
1) Fundamentos de Privacidad de Datos
Aprenda sobre la privacidad en cinco casos destacados de violaciones de datos del 2012 al 2015, los cuales destacan las vulnerabilidades en organizaciones típicas.
Conoce sobre las leyes de privacidad de datos y obtén algunos principios rectores sobre cómo evitar problemas. Por ejemplo, saber cómo hackear la contraseña de un colega plantea cuestiones éticas.
Conoce sobre las leyes de privacidad de datos y obtén algunos principios rectores sobre cómo evitar problemas. Por ejemplo, saber cómo hackear la contraseña de un colega plantea cuestiones éticas.
Esfuerzo estimado 3 horas
Idioma inglés
2) Analítica Digital y Regresión
Sigue un estudio de caso en el que defines el objetivo comercial, estableces los datos necesarios para abordar ese objetivo y utilizas R, el lenguaje de programación, para obtener información a partir de los datos. Al igual que con cualquier desafío empresarial, se te pedirá que expreses tus hallazgos a una audiencia empresarial.
3) Fundamentos del Modelado Predictivo I
El análisis predictivo reúne capacidades analíticas avanzadas que abarcan análisis estadístico ad-hoc, modelado predictivo, minería de datos, análisis de texto, análisis de entidades, optimización, puntuación en tiempo real, aprendizaje automático y más. IBM SPSS Modeler pone estas capacidades en manos de usuarios comerciales, científicos de datos y desarrolladores. En este curso aprenderás los conceptos básicos para comenzar con el modelado predictivo.