https://github.com/git-devtest/curso-ciencia-datos-ai
Curso en Ciencia de Datos, potenciado por IA
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Curso en Ciencia de Datos, potenciado por IA
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/git-devtest/curso-ciencia-datos-ai
- Owner: git-devtest
- Created: 2025-08-13T02:25:07.000Z (10 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-08-13T02:27:02.000Z (10 months ago)
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# Curso Ciencia Datos con Python, SQL, Pandas, Matplolib y Seaborn
## 🔥 BLOQUE 1: Fundamentos Sólidos (La Base Real de un Data Scientist)
1. Programación
a) Python (Lenguaje estándar en Data Science)
🔹 Sintaxis básica, estructuras de datos (listas, diccionarios)
🔹 Funciones, bucles, condicionales
🔹 Librerías esenciales: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
b) SQL (indispensable para bases de datos)
🔹 Consultas CRUD (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
🔹 Joins, subconsultas, funciones de agregación
🔹 Optimización de consultas
3. Matemáticas y Estadística
🔹 Álgebra lineal (vectores, matrices, producto punto)
🔹 Cálculo (derivadas, gradiente, optimización básica)
🔹 Probabilidad y estadística descriptiva
🔹 Distribuciones, tests de hipótesis, correlación y covarianza
4. Fundamentos de Ciencia de Datos
🔹 Ciclo de vida de un proyecto de Data Science (CRISP-DM)
🔹 Limpieza de datos (Data Cleaning)
🔹 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
🔹 Visualización de datos efectiva (gráficos, dashboards)
## 🔥 BLOQUE 2: Machine Learning y Modelado Predictivo
4. Machine Learning Supervisado
🔹 Regresión Lineal y Polinómica
🔹 Clasificación (Logistic Regression, KNN, SVM, Decision Trees)
🔹 Evaluación de modelos: accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC
🔹 Técnicas de validación: Cross-Validation, Grid Search
5. Machine Learning No Supervisado
🔹 Clustering (K-Means, DBSCAN)
🔹 Análisis de Componentes Principales (PCA)
🔹 Asociación (Market Basket Analysis)
6. Algoritmos Avanzados y Feature Engineering
🔹 Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
🔹 Feature selection y transformación
🔹 Técnicas de regularización (Ridge, Lasso)
## 🔥 BLOQUE 3: Proyectos Profesionales, Portafolio y Herramientas Reales
7. Herramientas y Entornos Profesionales
🔹 Jupyter Notebooks (Documentación de código)
🔹 Git y GitHub (Control de versiones, portafolio)
🔹 Docker (opcional) para despliegue de modelos
🔹 Power BI / Tableau para visualización de dashboards profesionales
🔹 APIs y Web Scraping con Python (requests, BeautifulSoup, Selenium)
8. Casos de Uso Profesionales (Proyectos Reales)
🔹 Predicción de ventas/ingresos
🔹 Detección de fraude
🔹 Segmentación de clientes
🔹 Análisis de sentimiento (NLP básico)
🔹 Series de tiempo (forecasting)
## 🔥 BLOQUE 4: Monetización y Salida al Mercado
9. Estrategias para Ganar Dinero
a) Freelancing (Upwork, Freelancer, Fiverr)
🔹 Proyectos de visualización de datos, automatización de reportes
🔹 Creación de dashboards interactivos (Power BI, Tableau)
🔹 Modelos de predicción simples (ventas, clientes, etc.)
b) Trabajo Remoto como Data Analyst/Junior Data Scientist
🔹 Preparación de CV con portafolio de GitHub
🔹 Aplicaciones en LinkedIn y portales de empleo remotos (Remotive, WeWorkRemotely)
c) Crear productos propios:
🔹 Dashboards automatizados para pequeñas empresas
🔹 Bots de análisis de datos para redes sociales o e-commerce
🔹 Cursos o tutoriales sobre proyectos de Data Science
10. Especialización (para subir de nivel y ganar más)
🔹 Ciencia de Datos aplicada a Negocios (Business Intelligence)
🔹 Data Science en Finanzas (Análisis de portafolios, riesgos)
🔹 Inteligencia Artificial (Deep Learning, NLP avanzado)
🔹 Big Data (Spark, Hadoop)
🔹 MLOps (Despliegue y mantenimiento de modelos en producción)