Teoría de la Información y Codificación: Fundamentos de Datos y Compresión

Cada byte de datos enviado a través de Internet o guardado en un disco duro se basa en los principios de la teoría de la información. Comprender cómo cuantificamos, comprimimos y aseguramos los datos es esencial para construir sistemas eficientes de software y comunicación modernos. Este curso te guía desde un principiante absoluto hasta una sólida comprensión conceptual de cómo se mide y transmite la información. Aprenderás a evaluar los límites de los datos, diseñar algoritmos básicos de compresión y aplicar códigos de detección de errores para garantizar la integridad de los datos. Lo que aprenderás: 1. Comprender el concepto matemático de entropía para medir la información y la incertidumbre cuantitativamente. 2. Aplicar algoritmos de codificación de fuente como la codificación de Huffman para comprimir datos de manera eficiente. 3. Analizar los límites de la capacidad del canal utilizando los teoremas fundamentales de la comunicación de Shannon. 4. Implementar códigos correctores y detectores de errores para proteger los datos del ruido de transmisión. 5. Explorar conceptos fundamentales de seguridad de datos y cifrado para prevenir el acceso no autorizado. 6. Practicar la resolución de problemas de teoría de códigos a través de ejercicios escritos estructurados y paso a paso. El curso comienza con definiciones fundamentales de probabilidad, incertidumbre y entropía antes de pasar a técnicas prácticas de codificación. Progresarás a través de explicaciones escritas claras sobre compresión, control de errores y aplicaciones de seguridad modernas. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos informáticos, analistas de datos y desarrolladores de software que deseen comprender la ciencia central de los datos. No se requiere experiencia avanzada en ingeniería. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear los principios fundamentales que impulsan la era digital.