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Presentación de la etapa de Profundización – Internet de las cosas

Resumen

En la etapa de Profundización, abordarás el análisis de datos como componente clave del ciclo de sistemas de información. A través de conceptos como tablas de contingencia, probabilidad condicional, correlación y regresión lineal, podrás identificar patrones y relaciones entre variables. Posteriormente, introduciremos técnicas de aprendizaje automático como K-means y K-NN, así como una aproximación a las redes neuronales, permitiendo clasificar, agrupar o predecir comportamientos a partir de los datos. Esta fase combina contenidos teóricos, ejercicios interactivos y una tarea práctica en la analizarás un conjunto de datos reales, aplicarás una técnica adecuada y comunicarás tus hallazgos en un informe técnico. La etapa tiene como propósito desarrollar habilidades de modelado y optimización de la información, aplicadas al contexto de sistemas computacionales y toma de decisiones basada en datos.