Resumen



Al finalizar esta carrera tendrás la capacidad de:
1. Manejar los principales objetos de Python: tuplas, listas y diccionarios.
2. Crear funciones definidas por el usuario y estructuras iterativas.
3. Utilizar estadísticas descriptivas y visualizaciones para Análisis Exploratorio de Datos.
4. Comprender los conceptos básicos relacionados a Machine Learning.
5. Utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado para comprender interrelaciones en los datos.
6. Entrenar modelos para problemas de clasificación y regresión.
7. Buscar los hiperparámetros óptimos para minimizar el error de modelos predictivos.
8. Interpretar métricas de evaluación para encontrar un modelo campeón.
9. Entrenar modelos de redes neuronales profundas para datos tabulares e imágenes.
10. Iniciar tu profesión como Científico de Datos usando Python.
Beneficios
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Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).
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Recibe una certificación open badge validada mediante tecnología blockchain.
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Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.
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Emplea herramientas en la nube de Analítica de Datos y Big Data sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.
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Trabaja con grandes volúmenes de datos, utilizando datasets en formatos variados: csv, json, parquet, entre otros.
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Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales (presentaciones, notebooks, datasets, entre otros).
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Interactúa de forma dinámica con los instructores y otros estudiantes, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.
- Forma parte de nuestra comunidad de profesionales en Ciencia de Datos que te ayudarán en tu camino de aprendizaje.