前提ステップ： a. アルゴリズムとデータ構造の基礎コースを受講する。 b. OOPとプログラミングの概念を学ぶ。
RとPython: a. Pythonの基礎を学ぶ。 b. Rの基礎を学ぶ。 c. Rで高度なプログラミングの概念、制御構造、データベース操作を開発する。d. RとPythonの高度なプログラミング、制御構造、データベース操作の概念を身につける。プログラミングの問題を自主的に解決する。
基礎統計 a.記述統計について学ぶ。推測統計について学ぶ。c. 基本的な回帰モデルと分類モデルを学ぶ。 d. R と Python 統計ソフトウェアの使い方を学ぶ。R および Python 統計ソフトウェアを使用する。概念を実践的に応用する。
データの可視化 a.ggplot2 や matplotlib などのデータ可視化ツールを学ぶ b. データを可視化するためのデザインテクニックを学ぶ c. データ可視化のための新しいテクニック、ツール、ライブラリを調査する d. ggplot2 や matplotlib ソフトウェアを使用する。ggplot2 と matplotlib を適切に使用する。
機械学習 a.機械学習の基本概念を学ぶ．古典的な分類モデルと回帰モデルを学ぶ c. さまざまな機械学習システムを学ぶd. さまざまな機械学習システムを学ぶe. 機械学習モデルの評価
ビッグデータ a.b. Hadoop、MapReduce、Apache Sparkについて学ぶ。 c. HadoopとSparkを用いた大量データの分散処理に関する概念と実践を学ぶ。 d. ビッグデータに関連する新しいツールを調査する。 e. ビッグデータを視覚化、解釈、分析するスキルを身につける。大規模データを可視化、解釈、分析するスキルを身につける。Apache SparkとHadoopソフトウェアを使用してビッグデータを扱う。
Pasos Previos: a. Tomar un curso básico de algoritmia y estructura de datos. b. Aprender POO y conceptos de programación.
R y Python: a. Aprender los fundamentos de Python. b. Aprender los fundamentos de R. c. Desarrollar los conceptos de programación avanzada, estructuras de control y manipulación de bases de datos en R y Python. d. Resolver algunos problemas de programación de manera independiente.
Estadística Básica a. Estudiar la estadística descriptiva. b. Estudiar estadística inferencial. c. Aprender modelos básicos de regresión y clasificación. d. Emplear el software estadístico R y Python. e. Aplicar los conceptos prácticamente.
Visualización de Datos a. Aprender herramientas de visualización de datos como ggplot2 y matplotlib. b. Aprender técnicas de diseño para visualizar datos. c. Investigar nuevas técnicas, herramientas y librerías para la visualización de datos. d. Utilizar el software ggplot2 y matplotlib de manera adecuada.
Machine Learning a. Estudiar los conceptos básicos de machine learning. b. Estudiar los modelos clásicos de clasificación y regresión. c. Estudiar distintos sistemas de aprendizaje automático. d. Aplicar y practicar machine learning en Python y R. e. Evaluar los modelos de machine learning.
Big Data a. Estudiar arquitectura y conceptos básicos de Big Data. b. Aprender Hadoop, MapReduce y Apache Spark. c. Aprender los conceptos y prácticas relacionados a procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos con Hadoop y Spark. d. Investigar nuevas herramientas relacionadas a Big Data. e. Desarrollar habilidades para visualizar, interpretar y analizar los datos a gran escala. f. Utilizar el software Apache Spark y Hadoop para trabajar con Big Data.