Diplomado en 
Ciencia de Datos con Python

1.1. Estadística descriptiva
1.2. Estadística inferencial
1.3. Probabilidad
1.4. Análisis de regresión 

2.1. Manipulación de datos 
2.2. Visualización de datos
2.3. Introducción al aprendizaje automático

3.1. Aprendizaje no Supervisado: Clustering
3.2. Aprendizaje Supervisado: Clasificación
3.3. Aprendizaje Supervisado: Regresión

4.1. Implementación de modelos en estrategias empresariales
4.2. Mejora de la eficiencia operativa y la rentabilidad a través de la predicción
4.3. Plataformas y tecnologías para la implementación de modelos predictivos
4.4. Automatización de procesos para la toma de decisiones

5.1. Planificación de respuesta a emergencias
5.2. Coordinación con servicios de emergencia locales
5.3. Comunicación en situaciones de crisis
5.4. Evaluación post-evento y mejora continua

6.1. Protección del personal de salud
6.2. Prevención de violencia en el entorno hospitalario
6.3. Seguridad del paciente y prevención de errores médicos