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El Análisis de Datos se refiere a la obtención de patrones o modelos matemáticos para la interpretación de datos. En este campo convergen la estadística, bases de datos y el aprendizaje automático.
El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el estudio de cómo construir sistemas de computación que aprendan y se adapten de la experiencia. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de construir modelos a partir de datos, provenientes de bases de datos convencionales o de datos no estructurados, en diversos tipos de problemas que incluyen de manera general el aprendizaje supervisado (predicción y clasificación) y no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensiones, asociación), teniendo como meta optimizar la capacidad de generalizar comportamientos a nuevos conjuntos de datos. Incluyen técnicas de Inteligencia Artificial (IA), estadística y probabilidades, teoría de computación y optimización, y en general estrategias matemáticas y computacionales que permitan crear modelos adaptativos a partir de los datos.
Estas áreas están transformando la forma como las organizaciones en todos los sectores de la economía se administran. Ser capaz de comprender las tendencias y patrones en datos complejos es fundamental para el éxito de estas organizaciones.

Conocer y aprender técnicas de aprendizaje de máquina para analizar datos con el fin desarrollar aplicaciones que apoyen la toma de decisiones.

Aplicar técnicas matemáticas y estadísticas para interpretar y analizar datos, extraer información significativa y proponer soluciones a problemas reales, desde la perspectiva moderna del aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial

2023-08-28