1.Máster en Ciencia de Datos / DataScience

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1 - Introducción a la Limpieza y Preprocesado de Datos

Domina las bases del preprocesamiento de datos: tratamiento de valores nulos, eliminación de duplicados, manejo de datos atípicos y transformación de variables. Aprenderás a preparar datasets con Pandas y NumPy para su correcto análisis.

2 - Exploración de Datos (EDA) y Detección de Patrones

Aprende a analizar la estructura de los datos y descubrir patrones clave mediante estadísticas descriptivas y visualizaciones avanzadas con Seaborn y Matplotlib. Identificarás correlaciones, distribuciones y relaciones entre variables.

3 - Normalización y Codificación de Datos

Explora técnicas esenciales como la normalización, estandarización y codificación de variables categóricas para optimizar la calidad de los datos antes de alimentar modelos predictivos.

4 - Visualización y Análisis de Datos

Crea gráficos dinámicos e interpretativos para facilitar la comprensión de los datos. Aprenderás a generar histogramas, boxplots, pairplots y heatmaps para detectar patrones y anomalías en los datasets.

5 - Proyectos Prácticos y Aplicaciones Reales

- Proyecto 1: Análisis de Datos en Seguros

En este proyecto, trabajarás con datos de una empresa de seguros para detectar factores clave que influyen en los costos de las pólizas y el riesgo de clientes. Aprenderás a:

- Limpiar y transformar datos de clientes y siniestros.
- Aplicar técnicas de EDA para identificar tendencias y anomalías.
- Utilizar estadísticas descriptivas y visualización para la toma de decisiones.
- Preparar datos para modelos predictivos de riesgos.

- Proyecto 2: Análisis de Datos de Malware

En este caso práctico, analizarás un dataset con información de software malicioso para detectar patrones en ataques cibernéticos y prevenir vulnerabilidades. Te enfocarás en:

-  Limpieza y estructuración de datos de malware.
-  Exploración visual para identificar características relevantes.
-  Aplicación de técnicas de preprocesado para mejorar la calidad del dataset.
analizar datos con Python, preparando información de alta calidad para aplicaciones avanzadas en ciencia de datos y machine learning.