• Introducción
• Objetivo
• Estructura del Curso:
  • Horas de Clase
  • Sitio web de la clase
  • Horas de Oficina
• Evaluación
• Absentismo
• Temario
• Slides
• Ejercicios
• Tareas
• Tareas Resueltas
• Libros de Texto
• Material Especial requerido para la clase
• Políticas

En esta clase estudiaremos las diferentes técnicas de Ciencia de Datos y sus aplicaciones. Se verán técnicas básicas y el estado del arte, así como el uso de la Ciencia de Datos para agregar valor a un negocio.

El curso inducirá al alumno a la ciencia de datos y proporcionará conocimientos y habilidades para utilizar las diferentes herramientas de Inteligencia de Negocios para generar valor y dar soporte a la toma de decisiones. Se detallarán mejores prácticas y se dará una introducción al ciclo de vida de un proyecto de Ciencia de Datos.

Esta clase será los Lunes de 7:00 p.m a 10:00 p.m.

Clases, tareas, temario y políticas de calificaciones se encuentran disponibles en el sitio web: http://www.leonpalafox.com/fundamentos_ds_2022/

Estaré disponible antes de la clase haciendo una cita al correo electrónico [email protected].

La evaluación consistirá en:

• El proyecto final será el 60% de la evaluación final.

  • El proyecto final consistira en el uso de un set de datos de su preferencia para diseñar un caso de negocio.
  • Pueden hacer equipos de hasta tres personas.
  • Necesitan hacer un reporte de 3-5 paginas sobre el set de datos, el diseño y las variables usadas.
  • Template

• El restante 40% será distribuido de la siguiente forma:

  • Tareas.
  • Participación en clase

Es obligatorio atender a todas las sesiones.

En caso de alguna situación extraordinaria se deberá platicarlo con el profesor.

1. Introducción al Pensamiento Analítico de Datos

   1. Historia dela Ciencia de Datos
   2. Ecosistema de herramientas en la Ciencia de Datos
   3. Casos de uso de la ciencia de datos

2. Problemas de Negocio y Soluciones de Ciencia de Datos

   1. Ciencia de datos en el mercado de servicios
      1. Telecomunicaciones
      2. IT
      3. Entretenimiento
      4. Transporte
   2. Ciencia de datos en el mercado manufacturero
      1. Automotriz
      2. Electrodomésticos
   3. Internet de las Cosas (IoT)

3. Introducción al Análisis de Datos

   1. Introducción a los tipos de datos.
      1. Datos Estructurados
      2. Datos No Estructurados
   2. Introducción a R/Python
   3. Introducción a los dataframes
   4. Funciones básicas de un dataframe
   5. Limpieza de Datos
   6. Tipos de Visualización
   7. Visualización en R/Python

4. Proyecto de Inteligencia de Negocios (Todo el curso)

• Clase 1 - Intro, Historia
• Clase 2 - Proyectos de Ciencia de Datos
• Clase 3 - Narrativa
• Clase 5 - Modelaje

• Ejercicio de Visualizaciones
• Ejercicio Ecobicis

1. Leer los artículos 1 y 2 y mandar un reporte de lectura al correo [email protected]

• Efectos de Inversión en Big Data
• Effectos de Inversion en Ciencia de Datos
• Data Visualization for Human Perception
• Caso Banorte de Data Analytics

• Autos Uber
• Coronavirus
• Estaciones de Ecobicis
• Datos Abiertos Ecobici

El curso no requiere de libros de texto adjuntos

Se require una computadora con Python instalado.

Se pueden utilizar teléfonos y bipers, siempre y cuando no molestén al resto del salón.