Proyecto 52

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¡No te pierdas nuestra emocionante aventura de 52 semanas, donde aprenderás sobre Bases de Datos, Inteligencia de Negocios, Machine Learning e Inteligencia Artificial de manera práctica y profunda! Cada semana, nuevos desafíos, ideas innovadoras y herramientas que transformarán tu conocimiento.

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🌟 ¿Qué aprenderás?

* Bases de Datos: Estructura y modelos (Relacional, NoSQL)
* Inteligencia de Negocios: Toma de decisiones basada en datos
* Machine Learning: Cómo enseñar a las máquinas a aprender
* Inteligencia Artificial: El futuro de la automatización inteligente

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C7E4 - Modelos Ensamblados Bagging y Boosting (Mejoras por combinación)

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C7E3 - Reducción de Dimensionalidad PCA, t SNE (Visualización en baja dimensión)

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C7E2 - Clustering K means, DBSCAN (Agrupación no supervisada)

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C7E1 - Árboles de Decisión y Random Forest (Modelos interpretables)

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C6E4 - Introducción a la Validación Cruzada y Overfitting (Evaluación de modelos)

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C6E3 - Algoritmos de Regresión Lineal, Regresión Logística (Predicción básica)

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C6E2 - Algoritmos de Clasificación KNN, SVM (Modelos supervisados)

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C6E1 - Introducción a Machine Learning (Conceptos fundamentales)

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C5E4 - Herramientas y Plataformas para Procesamiento de Datos Cloudera, Spark (Ops)

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C5E3 - Modelos de Almacenamiento de Datos Data Warehousing (Diseño eficiente)

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C0E0 - Introducción al Proyecto 52 (Explicación completa del programa)

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C5E2 - ETL Extracción, Transformación y Carga (Flujo de datos práctico)

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C5E1 - Introducción a la Ingeniería de Datos (Arquitectura esencial)

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C4E4 - Regresión Lineal Básica (Modelo predictivo inicial)

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C4E3 - Pruebas de Hipótesis y Significancia Estadística (Métodos inferenciales)

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C4E2 - Probabilidad y Distribuciones (Conceptos clave)

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C4E1 - Fundamentos de Estadística Descriptiva (Interpretación de datos)

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C3E4 - Introducción a R para Ciencia de Datos (Análisis aplicado)

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C3E3 - Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn (Gráficos efectivos)

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C3E2 - Manipulación de Datos con Pandas (Técnicas prácticas)

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C3E1 - Fundamentos de Python para Ciencia de Datos (Conceptos esenciales)

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C2E4 - Introducción a NoSQL Redis (Llave Valor), DB4O (Objetos) (NoSQL básico)

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C2E3 - Introducción a NoSQL MongoDB (Documental), Neo4J (Grafos) (NoSQL básico)

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C2E2 - Transacciones, Control de Concurrencia y Bloqueos (Integridad de datos)

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C2E1 - Índices, Vistas y Procedimientos Almacenados (Rendimiento y orden)

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C1E4 - Optimización de Consultas SQL y Normalización (Mejor rendimiento)

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C1E3 - SQL Básico SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE (Comandos esenciales)

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C1E2 - Modelado de Datos Relacional Tablas, Claves, Relaciones (Guía práctica)

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C1E1 - Introducción a las bases de datos Tipos y modelos Relacional, NoSQL (BD 101)

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