Ciencia de datos y aprendizaje automático son dos áreas de la informática que se han convertido en una parte importante de la vida moderna. La ciencia de datos se refiere al procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos para extraer información útil. El aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos que se centra en el uso de algoritmos para permitir que las computadoras aprendan a partir de los datos.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para predecir resultados, clasificar datos, detectar patrones y realizar otras tareas. Estos algoritmos pueden ser entrenados con datos históricos para mejorar su precisión. Esto significa que los algoritmos pueden mejorar con el tiempo a medida que reciben más datos.
La ciencia de datos y el aprendizaje automático se utilizan en muchas áreas, desde la medicina hasta el marketing. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades, mientras que los algoritmos de ciencia de datos se utilizan para ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes.
En resumen, la ciencia de datos y el aprendizaje automático son dos áreas relacionadas de la informática que se utilizan para procesar y analizar grandes cantidades de datos. Estas tecnologías se utilizan en muchas áreas, desde la medicina hasta el marketing, para ayudar a las personas a tomar decisiones informadas.
Sobre el Curso (Por el Autor)
Aprenda a usar Numpy y Pandas para el análisis de datos. Esto cubrirá todos los conceptos básicos de Numpy y Pandas que son útiles en el análisis de datos.
Aprenda a crear visualizaciones impactantes usando Matplotlib y Seaborn. Crear visualizaciones impactantes es un paso crucial para desarrollar una mejor comprensión de sus datos.
Este curso cubre todos los pasos del preprocesamiento de datos, como trabajar con valores faltantes, codificación de características y escalado de características.
Aprenda sobre diferentes modelos de aprendizaje automático como Random Forest, Decision Trees, KNN, SVM, Linear Regression, Logistic regresion, etc. Todas las sesiones de video discutirán primero el concepto teórico básico detrás de estos algoritmos seguido de la implementación práctica.
Aprenda a elegir los mejores hiperparámetros para su modelo de aprendizaje automático utilizando GridSearch CV. Elegir los mejores hiperparámetros es un paso importante para aumentar la precisión de su modelo de aprendizaje automático.
Aprenderá a crear una tubería completa de aprendizaje automático desde la recopilación de datos hasta el preprocesamiento de datos y la construcción de modelos. ML Pipeline es un concepto importante que se usa ampliamente al crear proyectos de ML a gran escala.
Este curso tiene dos proyectos al final que se construirán utilizando todos los conceptos enseñados en este curso. El primer proyecto trata sobre la predicción de la diabetes utilizando un algoritmo de aprendizaje automático de clasificación y el segundo trata sobre la predicción de la prima del seguro utilizando un algoritmo de aprendizaje automático de regresión.
Lo que aprenderás
- Los estudiantes desarrollarán la comprensión de las bibliotecas utilizadas para el análisis de datos como Pandas y Numpy.
- Aprenda a crear visualizaciones impactantes usando Matplotlib y Seaborn. Al crear estas visualizaciones, podrá obtener mejores conclusiones de los datos.
- Después de este curso, aprenderá a crear un canal completo de ciencia de datos, desde la preparación de datos hasta la creación del mejor modelo de aprendizaje automático.
- El curso contiene una sección práctica después de cada nuevo concepto discutido y el curso también tiene dos proyectos al final.
¿Para quién es este curso?
- Cualquiera que esté buscando comenzar su viaje de ciencia de datos y aprendizaje automático. Las personas que están en un nivel intermedio y ya tienen una comprensión básica de la ciencia de datos también encontrarán útil este curso.
Este curso cuenta con 11965 alumnos inscritos, con un total de 36 lecciones, y una valoración de 4.661017/5.
Antes de tomar el curso es importante que conozcas:
Para este curso sólo hay 1000 cupones disponibles, esto debido a una actualización de Udemy. Además, recuerda que, al ser un sitio externo, este puede presentar fallas o retirar el curso sin previo aviso.
¿Cómo puedo canjear un cupón o un código de regalo para un curso?
Los cupones y los códigos de regalo se pueden canjear en Udemy.com. Sin embargo, actualmente los cupones y los códigos de regalo no se admiten en nuestra aplicación móvil. Si tienes un cupón o un código de regalo para un curso y te gustaría canjearlo, puedes hacerlo rápidamente en la cesta. Ten en cuenta que no todos los instructores ofrecen promociones en Udemy, por lo que habrá cursos en los que no puedas canjear un cupón que forme parte de unas rebajas de Udemy actuales.
He introducido un código de cupón de Udemy. ¿Por qué no cambia el precio del curso?
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