Comenzando con Google Colab para Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Resumen

Aprende flujos de trabajo esenciales para crear y documentar proyectos de ciencia de datos en Google Colab, abarcando las mejores prácticas para la organización de cuadernos y la documentación en aplicaciones de IA.

Programa de estudio

• Introducción a Google Colab
Visión general del entorno de Google Colab
Configuración de una cuenta de Google y acceso a Colab
Navegación por la interfaz de usuario
• Operaciones básicas en Google Colab
Creación y gestión de notebooks
Compartir y colaborar en notebooks
Descarga e importación de datos
• Python y bibliotecas para ciencia de datos
Introducción a Python en Colab
Instalación e importación de bibliotecas de Python
Vista general de las bibliotecas esenciales de ciencia de datos: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
• Manipulación y análisis de datos
Trabajo con marcos de datos en Pandas
Limpieza y preprocesamiento de datos
Técnicas de análisis exploratorio de datos
• Visualización en Colab
Creación de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn
Personalización de gráficos y visualizaciones
Visualizaciones interactivas con Plotly
• Aprendizaje automático en Colab
Introducción a los flujos de trabajo de aprendizaje automático
Uso de Scikit-Learn para modelos básicos de aprendizaje automático
Entrenamiento y evaluación de modelos
• Organización y documentación de notebooks
Mejores prácticas para la estructura de notebooks
Uso de Markdown para documentación
Añadiendo comentarios y explicaciones al código
• Integración con Google Cloud y servicios externos
Introducción a la integración con Google Cloud Storage
Uso de Google Drive con Colab para almacenamiento de datos
Acceder a APIs y servicios externos
• Funciones avanzadas y consejos
Uso de aceleradores de hardware (TPU/GPU)
Gestión de dependencias con pip y entornos virtuales
Depuración y solución de problemas comunes
• Proyecto final
Planificación de un proyecto de ciencia de datos en Colab
Implementación de flujos de trabajo de proyectos
Documentación y presentación de hallazgos del proyecto

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Asignaturas

Ciencia de Datos