1. Fundamentos de Ciencia de Datos
– Introducción a los datos y su procesamiento
– Conceptos clave de estadística aplicada
– Manejo de grandes volúmenes de datos
2. Programación con Python
– Análisis de datos con Pandas
– Manipulación de datos con NumPy
– Creación de visualizaciones con Matplotlib
3. Introducción a Machine Learning
– Conceptos de aprendizaje supervisado
– Modelos de clasificación y regresión
– Evaluación de modelos predictivos
4. Algoritmos avanzados de Machine Learning
– Redes neuronales y deep learning
– Procesamiento de lenguaje natural
– Modelado no supervisado: clustering
5. Implementación de Modelos en Producción
– Despliegue de modelos en plataformas web
– Integración de modelos en aplicaciones
– Monitoreo de modelos en producción
6. Proyecto final
– Desarrollo de un modelo predictivo
– Presentación y análisis de resultados
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