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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).
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git y GitHub, Álgebra lineal, Probabilidades y Estadística.
Análisis de datos, preparación de datos, visualización de datos y exploración de datos.
Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado, mejora del modelo ML, Naive Bayes, SVM, bosques aleatorios, canalizaciones y clasificación de ML.
Redes neuronales (implementación, resolución de problemas y optimización), Arquitecturas CNN, Arquitectura Autoencoder, Aumento de datos, Tensorflow, Keras y Scikit-Learn.
Codificación de texto para PNL, redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM, mecanismos de atención, modelo transformador y construcción de chatbot.
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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.
Comunidad de aprendizaje
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En 2024, habrá alrededor de 1,7 millones de puestos tecnológicos abiertos en todo el mundo.
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