Curso de Python para Data Science y aprendizaje automático

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Aprendizaje automático en Python: Curso completo para principiantes

En el mundo moderno, la profesión de especialista en datos y el aprendizaje automático en Python se están convirtiendo en una de las direcciones más demandadas y prometedoras. Es un ámbito digital centrado en la programación, el análisis de datos y la creación de modelos predictivos. Sin embargo, a pesar de la alta demanda, todavía hay una escasez de especialistas calificados.

Problemas y desafíos en el estudio de Data Science y aprendizaje automático en Python

¿Cómo adquirir las habilidades necesarias para trabajar en Data Science y dominar el aprendizaje automático en Python? La mayoría de los programas universitarios siguen siendo costosos y requieren un tiempo considerable. Los cursos en línea a menudo se limitan a temas estrechos, sin crear una comprensión integral. Es aquí donde nuestro curso le ayudará a obtener una formación completa y estructurada en Data Science y aprendizaje automático en Python, desde los fundamentos hasta los métodos avanzados.

Solución: Formación completa en Data Science y aprendizaje automático en Python

Data Science es una disciplina multidisciplinaria que abarca una serie de temas clave, incluyendo:

  • Fundamentos de Data Science y tipos de análisis de datos
  • Matemáticas y estadística para el análisis de datos
  • Python para programación y aprendizaje automático
  • Métodos estadísticos avanzados en Data Science
  • Visualización de datos para análisis e informes
  • Aprendizaje automático y profundo en Python

Todos los temas del curso están estructurados paso a paso, comenzando con los fundamentos y profundizando gradualmente en conceptos avanzados. Esto le permite asimilar el material de manera efectiva y evitar errores, como la imposibilidad de entender el aprendizaje automático sin conocimientos de matemáticas y estadística.

Habilidades y conocimientos de aprendizaje automático en Python que obtendrá

  • Fundamentos de Data Science y aprendizaje automático en Python
    • Aprenderá conceptos clave de big data, análisis de negocios, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Matemáticas y estadística para Data Science y aprendizaje automático
    • Conocimientos necesarios de cálculo y álgebra lineal para comprender los algoritmos de aprendizaje automático.
  • Python para Data Science y aprendizaje automático
    • Dominará Python, un lenguaje de programación versátil, clave para desarrollar modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas como scikit-learn y TensorFlow.
  • Estadística avanzada para Data Science y aprendizaje automático
    • Regresiones, agrupamiento y análisis factorial: métodos estadísticos clave aplicados en el aprendizaje automático.
  • Aprendizaje automático y profundo en Python
    • Estudio del aprendizaje automático y profundo utilizando herramientas populares que distinguen a un especialista en datos de un analista.

Lo que obtendrá del curso de aprendizaje automático en Python

  • Formación completa en Data Science y aprendizaje automático en Python
  • Soporte activo y comunidad para responder preguntas
  • Certificado de finalización del curso
  • Casos prácticos para prepararse para el trabajo real

Ofrecemos una garantía de devolución de dinero de 7 días. ¡Únase al curso «Aprendizaje automático en Python» ahora mismo y comience su camino en Data Science!

Para quién está diseñado el curso de aprendizaje automático en Python

  • Para aquellos que desean comenzar una carrera en Data Science y aprender aprendizaje automático en Python.
  • Para principiantes, ya que el curso comienza con los fundamentos y desarrolla habilidades gradualmente.

Obtenga más información sobre Python para principiantes y otros de nuestros cursos para ampliar sus conocimientos en programación.

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What Will You Learn?

  • Этот курс предоставляет полный набор инструментов, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным.

Course Content

Regresión Lineal
resumen_del_tema

  • Teoría de la Regresión Lineal
  • Actualizaciones de model_selection para SciKit Learn 0.18
  • Regresión Lineal con Python – Parte 1
  • Regresión Lineal con Python – Parte 2
  • Descripción general del proyecto de regresión lineal
  • Cuestionario de regresión lineal

Big Data y Spark con Python
resumen_del_tema

Redes Neuronales
resumen_del_tema

Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
resumen_del_tema

Procesamiento de Lenguaje Natural
resumen_del_tema

Sistemas de Recomendación
resumen_del_tema

Análisis de Componentes Principales
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Agrupamiento K-means
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Máquinas de Vectores de Soporte
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Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
resumen_del_tema

K Vecinos Más Cercanos
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Regresión Logística
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Validación Cruzada y Compensación Sesgo-Varianza
resumen_del_tema

Configuración del Entorno
resumen_del_tema

Introducción al Aprendizaje Automático
resumen_del_tema

Proyecto Capstone de Datos
resumen_del_tema

Python para Visualización de Datos – Trazado Geográfico
resumen_del_tema

Python para Visualización de Datos – Plotly y Cufflinks
resumen_del_tema

Python para la Visualización de Datos – Visualización de Datos Integrada en Pandas
resumen_del_tema

Python para Visualización de Datos – Seaborn
resumen_del_tema

Python para la Visualización de Datos – Matplotlib
resumen_del_tema

Python para el Análisis de Datos – Ejercicios de Pandas
resumen_del_tema

Python para el Análisis de Datos – Pandas
resumen_del_tema

Python para el Análisis de Datos – NumPy
resumen_del_tema

Curso Intensivo de Python
resumen_del_tema

Descripción general de Jupyter
resumen_del_tema

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