1.1. Concienciación sobre la ciencia del dato

1.2. Conocimiento de los diferentes modelos de negocio basado en datos

1.3. Adquisición de conocimientos sobre los avances en Big Data & Inteligencia Artificial

1.4. Dominio de Conceptos básicos

1.5. Concienciación sobre el poder de los datos en las organizaciones tanto para mejorar la toma de decisiones como para crear modelos de negocio basado en datos

1.6. Visión trasversal sobre cómo Data Science se aplica en las diferentes áreas de la organización para impulsar las capacidades

2.1. Desarrollo de los fundamentos de Big Data

2.2. Identificación de los fundamentos de Machine Learning

2.3. Análisis de los fundamentos de IA: Visión, NPL...

2.4. Conocimientos avanzados de Python Crash Course

3.1. Aproximación a la modelización

3.2. Identificación de los Modelos de regresión

3.3. Clasificación de los distintos modelos de Árboles

3.4. Conocimientos de Algoritmos alternativos de clasificación

3.5. Conocimientos de Eager y Lazy classifiers

3.6. Utilización de Clustering

3.7. Aproximación al método científico

3.8. Evaluación y optimización de modelos

3.9. Creación de Ingeniería de variables

3.10. Ensamblado de modelos

3.11. Gestión del ciclo de vida de los modelos

3.12. Interpretabilidad

3.13. Aproximación a modelos heurísticos de optimización

3.14. Conocimiento de los algoritmos genéticos

3.15. Utilización de series temporales y forecasting

3.16. Gestión de proyectos de Data Science