Una Introducción Suave a la Ciencia de Datos

Resumen

Únete a nosotros en "Una Introducción Suave a la Ciencia de Datos", donde explorarás los elementos esenciales de la ciencia de datos. Este curso te lleva a través de la evolución e impacto de la IA, junto con prácticas prácticas de aprendizaje automático utilizando Python.

Perfecto para aspirantes a científicos de datos, el curso cubre:

• Conceptos clave de ciencia de datos
• Aplicaciones para la resolución de problemas
• Herramientas y bibliotecas vitales de Python

Mejora tu comprensión y habilidades en el creciente campo de la ciencia de datos con las perspectivas proporcionadas por una universidad de renombre y disponible en YouTube.

No te pierdas esta oportunidad de construir una base sólida en una de las disciplinas más dinámicas y valiosas de la actualidad.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos
Visión general de la Ciencia de Datos y su impacto
El papel de la IA dentro de la Ciencia de Datos
Aplicaciones reales de la Ciencia de Datos
• Metodología de la Ciencia de Datos
Entendiendo el proceso de la ciencia de datos
Formulación de problemas y generación de hipótesis
Toma de decisiones basada en datos
• Recolección y Limpieza de Datos
Tipos de datos: estructurados y no estructurados
Técnicas de recolección de datos
Limpieza y preprocesamiento de datos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas descriptivas
Técnicas de visualización de datos
Identificación de patrones y perspectivas
• Introducción a Python para Ciencia de Datos
Conceptos básicos de Python e instalación
Notebooks de Jupyter
• Bibliotecas Esenciales de Python
NumPy para datos numéricos
Pandas para manipulación de datos
Matplotlib y Seaborn para visualización de datos
• Introducción al Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Selección y evaluación de modelos
Sobreajuste y subajuste
• Aprendizaje Automático Práctico en Python
Conceptos básicos de Scikit-learn
Construcción de modelos de regresión lineal simples
Clasificación con árboles de decisión y regresión logística
• Ética en la Ciencia de Datos
Importancia de la ética en la ciencia de datos
Privacidad y seguridad de los datos
Sesgo y equidad en la IA
• Proyecto Final
Definir un problema basado en datos
Aplicar el proceso completo de ciencia de datos
Presentar hallazgos y perspectivas

---

Asignaturas

Conferencias