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Lo que aprenderás
Entrenándolo a través de un plan de estudios especialmente diseñado para llevarlo de "simplemente curioso" a "completamente certificado" en ciencia de datos en tan solo 12 semanas (tiempo completo).
Base
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git y GitHub, Álgebra lineal, Probabilidades y Estadística.
Análisis de datos
Análisis de datos, preparación de datos, visualización de datos y exploración de datos.
Aprendizaje automático clásico
Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado, mejora del modelo ML, Naive Bayes, SVM, bosques aleatorios, canalizaciones y clasificación de ML.
Aprendizaje profundo
Redes neuronales (implementación, resolución de problemas y optimización), Arquitecturas CNN, Arquitectura Autoencoder, Aumento de datos, Tensorflow, Keras y Scikit-Learn.
Procesamiento natural del lenguaje
Codificación de texto para PNL, redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM, mecanismos de atención, modelo transformador y construcción de chatbot.
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Capítulo 0: Trabajo previo
La ciencia de datos ha sido una de las carreras más prestigiosas de los últimos años. Implica manejar datos, limpiarlos, evaluarlos y desarrollar modelos de aprendizaje automático para predecir los resultados de los eventos. En este capítulo, cubriremos los fundamentos de la ciencia de datos para prepararlo para comenzar su viaje de aprendizaje.
Introducción a Python
- Lenguaje e historia de Python
- Los conceptos básicos de Python
- Estructuras de datos fundamentales en Python
- Clases y objetos
- Módulos y paquetes
- De entrada y salida
- Errores y excepciones
Ambientes
- Entornos Python
- Anaconda
- Cuadernos Jupyter
SQL y bases de datos
- Fundamentos de SQL
- Consultas SQL
Álgebra lineal
- Escalares y vectores
- matrices
- Normas
Git y GitHub
- Introducción al control de versiones
- Flujo de trabajo
- Inspeccionar repositorios
- Deshacer cambios
- Recuperar y extraer cambios
- Impulsando cambios
Proyecto: Ajuste de curvas
- Este proyecto trata de resolver el problema de "Ajuste de curvas", que implica encontrar la mejor ecuación de curva para ajustarse a un conjunto de datos determinado. Lo guiará a través de un ejemplo de este problema y está dividido en secciones, donde cada sección ejercitará el uso de conceptos fundamentales como programación orientada a objetos, SQL, álgebra lineal y el flujo de trabajo final de aprendizaje automático.
¿Por qué aprender con nosotros?
- De ritmo rápido.
- Clases pequeñas.
- Asesoramiento profesional 1:1 adaptado individualmente a su experiencia y objetivos.
- Aprendizaje remoto, desde cualquier parte del mundo.
Comunidad de aprendizaje
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Conocimientos de los profesores*.
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Importancia para el sector*.
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Próximos campamentos de entrenamiento
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