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El aprendizaje automático y la ciencia de datos son campos interconectados y emocionantes en el mundo de la tecnología. El aprendizaje automático se refiere al uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las computadoras aprendan y realicen tareas sin ser explícitamente programadas.

Por otro lado, la ciencia de datos se enfoca en la extracción de información útil a partir de datos para tomar decisiones informadas.

El aprendizaje automático y la ciencia de datos son esenciales para la toma de decisiones empresariales y la toma de decisiones informadas en el gobierno y en la sociedad.

Ambos campos se utilizan ampliamente en áreas como el análisis de big data, la detección de fraudes, la identificación de patrones y la automatización de tareas repetitivas.



La aplicación del aprendizaje automático y la ciencia de datos también se extiende a una amplia gama de industrias, como la salud, el comercio electrónico, la publicidad y la seguridad.

En la industria de la salud, por ejemplo, estos campos se utilizan para la predicción de enfermedades y el desarrollo de tratamientos personalizados. Y en el comercio electrónico, se utilizan para la recomendación de productos personalizados y la optimización de precios.

En resumen, el aprendizaje automático y la ciencia de datos son campos emocionantes y vitales en el mundo de la tecnología. Su aplicación se extiende a una amplia gama de industrias y es esencial para la toma de decisiones informadas en la sociedad y en los negocios.

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El aprendizaje automático es una habilidad que cobra cada vez más relevancia debido a la gran cantidad de datos (big data) que es necesario analizar para tomar decisiones.

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También aprenderá a preprocesar los datos para obtener modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de estudio de datos aprenderás a poner en práctica las técnicas aprendidas mediante un ejemplo práctico y a programar tus propios scripts y algoritmos en R.



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