Descubre los fundamentos de la Ciencia de Datos en tan solo 7 días. Una formación intensiva, práctica y flexible, pensada para adaptarse a tu ritmo de vida.
Aprende Ciencia de Datos con Python desde cero en solo 7 días, incluso si no tienes experiencia previa y dispones de poco tiempo. Este curso intensivo y práctico está diseñado para que domines los fundamentos del Data Science, descubras cómo analizar datos y aprendas a desarrollar modelos de Machine Learning dedicando entre 1 y 2 horas al día.
Descubre cómo transformar datos en información útil para tomar mejores decisiones. Aprenderás a trabajar con herramientas esenciales como Pandas, Matplotlib y Seaborn para explorar, analizar y visualizar datos. Comprenderás el ciclo de vida de un proyecto de Ciencia de Datos y conocerás las habilidades más demandadas en este sector.
Da tus primeros pasos en el Machine Learning con Python y Scikit-Learn, aprendiendo a construir, entrenar y evaluar modelos de regresión y clasificación. Trabajarás con algoritmos como Random Forest, regresión logística, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines y Naïve Bayes, además de descubrir técnicas de optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de tus modelos.
Aprende también a automatizar el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial utilizando herramientas como AutoGluon y Amazon SageMaker. Descubrirás cómo crear prototipos, comparar algoritmos y desplegar modelos de Machine Learning, aplicando técnicas que te permitirán abordar problemas reales de negocio, optimizar procesos y detectar nuevas oportunidades.
Todo ello mediante una metodología basada en la práctica, con más de 10 proyectos, ejercicios, cuestionarios y ejemplos reales. Tendrás acceso al código fuente, materiales del curso y un certificado de finalización que podrás compartir en LinkedIn. Empieza hoy tu camino en la Ciencia de Datos y desarrolla habilidades prácticas con Python en solo una semana.
Aprende a manipular, limpiar y transformar conjuntos de datos reales con Python, gestionando valores faltantes, filtrando información y aplicando funciones a DataFrames.
Crea gráficos profesionales con Matplotlib y Seaborn, incluyendo histogramas, diagramas de dispersión, mapas de calor y gráficos de correlación.
Descubre patrones, tendencias y relaciones en los datos mediante técnicas estadísticas, análisis de correlaciones y visualizaciones para extraer información relevante.
Prepara datos para Machine Learning aplicando normalización, estandarización, codificación One-Hot y técnicas de transformación de variables.
Construye, entrena y evalúa modelos de regresión con Python, utilizando Scikit-Learn y algoritmos como XGBoost para realizar predicciones sobre datos reales.
Entrena modelos de Machine Learning con regresión logística, SVM, K-Nearest Neighbors y Random Forest para resolver problemas de clasificación.
Mide y compara el rendimiento de tus modelos utilizando métricas como accuracy, precision, recall, F1-score, AUC y curvas ROC.
Mejora el rendimiento de tus modelos con Grid Search, Random Search y optimización bayesiana, comprendiendo la regularización L1/L2 y el equilibrio entre sesgo y varianza.
Automatiza la creación y comparación de modelos de Inteligencia Artificial con AutoGluon, desarrollando soluciones de regresión y clasificación con pocas líneas de código.
Ligency Team es un equipo internacional de expertos en programación, inteligencia artificial, ciencia de datos y tecnología, fundado por Kirill Eremenko y Hadelin de Pontevés, creadores de algunos de los cursos más populares del mundo en estas disciplinas. Con millones de estudiantes y un equipo multidisciplinar de más de 20 profesionales, nuestra misión es ofrecer formación práctica y de alta calidad que ayude a personas de cualquier nivel a desarrollar habilidades tecnológicas relevantes. Desde 2018, nuestros cursos están disponibles en español gracias a la colaboración con Juan Gabriel Gomila y Frogames Formación, acercando el mejor contenido educativo a la comunidad hispanohablante.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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