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Ciencia de datos

1. Algoritmos de aprendizaje automático: Técnicas supervisadas, no supervisadas y de refuerzo.
2. Tecnologías de Big Data: Hadoop, Spark y plataformas en la nube para manejar grandes conjuntos de datos.
3. Preprocesamiento de datos: Limpieza de datos, normalización, selección de características y transformación.
4. Deep Learning: Redes neuronales, CNNs, RNNs y frameworks como TensorFlow y PyTorch.
5. Visualización de datos: Crear gráficos y tablas significativos usando herramientas como Tableau, Power BI o bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn.
6. Análisis estadístico: Pruebas de hipótesis, análisis de regresión, distribuciones de probabilidad.
7. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Minería de texto, análisis de sentimientos, embeddings de palabras y modelado de temas.
8. Análisis de series temporales: Pronóstico de tendencias, patrones estacionales y detección de anomalías.
9. Ética y sesgos en IA: Equidad, responsabilidad, transparencia y consideraciones éticas en modelos de IA.
10. Evaluación y despliegue de modelos: Validación cruzada, pruebas A/B, despliegue y monitoreo de modelos.

Entrada de datos

1. Recolección de datos: Métodos y herramientas para recopilar datos, incluyendo encuestas, formularios y web scraping.
2. Precisión y calidad de datos: Garantizar la calidad y exactitud de los datos.