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      <title>Posibles campos de estudio de la ciencia de datos en el programa académico.  by Ana Maria Valenzuela A</title>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-05-09 01:38:01 UTC</pubDate>
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         <title>Esciba su nombre en la columna que va a trabajar. En el (+) puede añadir una sección para aportar a la lluvia de ideas. </title>
         <author>anamavalenzuela</author>
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         <pubDate>2023-05-09 01:43:53 UTC</pubDate>
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         <title>rodrigo taborda</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>* comunicación de datos / análisis / resultados<br><br>* visualización de datos / resultados<br><br>* métodos multivariados aplicado / estadística aplicada<br><br>* predicción<br><br>* manipulacion almacenamiento de datos<br><br>* extracción de información de diferentes formatos de datos<br><br>* planeación de necesidad de proyecto de ciencia de datos<br><br>* generación de valor a partir del análisis<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-05-09 21:49:52 UTC</pubDate>
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         <title>Ignacio Sarmiento-Barbieri</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2023-05-09 21:50:21 UTC</pubDate>
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         <title>Cesar Galindo</title>
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         <description><![CDATA[<div>Una linea de estadística, que incluya una parte teórica&nbsp; y parte practica. Así mismo diseños de experimentos einferencia estadistica. Todo esto con un componente computacional y de aplicaciones.<br><br>Machine Learning. Nuevamente una parte teorica que explique&nbsp; la matemática básica que hace que los algoritmos y modelos se entiendan y conecten con la estadística. Estudiar aprendizaje supervisado y no supervisado así como las implementaciones y aplicaciones.<br><br><br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-05-09 21:50:46 UTC</pubDate>
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         <title>Andrés Medaglia</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2023-05-09 21:50:59 UTC</pubDate>
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         <title>Chat GPT</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<ol><li>Fundamentos matemáticos y estadísticos:<ul><li>Cálculo diferencial e integral</li><li>Álgebra lineal</li><li>Estadística descriptiva e inferencial</li><li>Probabilidad</li><li>Métodos numéricos</li></ul></li><li>Programación y desarrollo de software:<ul><li>Introducción a la programación (Python, R u otros lenguajes comunes)</li><li>Estructuras de datos y algoritmos</li><li>Manipulación y limpieza de datos</li><li>Bases de datos y SQL</li><li>Desarrollo web y API</li></ul></li><li>Aprendizaje automático y análisis de datos:<ul><li>Aprendizaje supervisado (regresión, clasificación)</li><li>Aprendizaje no supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad)</li><li>Aprendizaje profundo (redes neuronales, deep learning)</li><li>Métodos de optimización</li><li>Análisis de datos espaciales y temporales</li></ul></li><li>Minería de datos y extracción de información:<ul><li>Técnicas de minería de datos</li><li>Procesamiento del lenguaje natural (PLN)</li><li>Análisis de redes sociales</li><li>Minería de texto y texto a voz</li><li>Extracción de características</li></ul></li><li>Visualización de datos e interfaces de usuario:<ul><li>Herramientas y bibliotecas de visualización (matplotlib, ggplot, D3.js, etc.)</li><li>Diseño de interfaces de usuario</li><li>Visualización interactiva y dashboards</li></ul></li><li>Fundamentos de dominio:<ul><li>Economía y finanzas</li><li>Salud y medicina</li><li>Medio ambiente y sostenibilidad</li><li>Ciencias sociales</li><li>Ingeniería y manufactura</li></ul></li><li>Ética y gobernanza de datos:<ul><li>Consideraciones éticas en la ciencia de datos</li><li>Privacidad y seguridad de los datos</li><li>Ética en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial</li><li>Responsabilidad social y legal</li><li>Normativas y regulaciones relacionadas con datos</li></ul></li><li>Proyectos y casos de estudio interdisciplinarios:<ul><li>Trabajo en proyectos prácticos que aborden problemas reales en diferentes dominios</li><li>Colaboración con expertos en diferentes disciplinas para resolver problemas complejos</li><li>Presentación de resultados y comunicación efectiva de hallazgos</li></ul></li></ol><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-05-09 21:53:03 UTC</pubDate>
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         <title>limpieza, gestión, ingeniería, análisis y visualización de datos.</title>
         <author></author>
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         <title>Gestionar proyectos con datos.</title>
         <author></author>
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         <title>Soportar soluciones con datos</title>
         <author></author>
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         <title>Manejo de Datos, entendiendo el ciclo de vida de los datos y consideraciones éticas.</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div><br>-</div>]]></description>
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         <title> Metodos de inferencia y predicción estadística. Entender cuando y como aplicarlos</title>
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         <title>Modelos con base estadística (inferencia)</title>
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         <title>Modelos con base en algoritmos (e.g., redes neuronales)</title>
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         <title>Modelos prescriptivos (qué se debe hacer; prescriben acciones)</title>
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         <title>Habilidades de programación. Capacidad de pensar algoritmicamente</title>
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         <title>Implicaciones éticas del manejo de datos y la construcción de modelos.</title>
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         <title>Bases en cálculo, algebra lineal, probabilidad.</title>
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      <item>
         <title>Programación científica / computación científica (paralelismo, distribución, cloud computing).</title>
         <author></author>
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         <title>Data life cycle</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div><a href="https://data.nsw.gov.au/IDMF/data-management-and-practice/data-management-life-cycle">https://data.nsw.gov.au/IDMF/data-management-and-practice/data-management-life-cycle</a></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-05-09 22:15:26 UTC</pubDate>
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