La ciencia de datos involucra la recopilación, limpieza y organización de grandes cantidades de datos para que puedan ser analizados para descubrir patrones y conocimientos ocultos.
Esta disciplina utiliza herramientas de administración de bases de datos, minería de datos, aprendizaje automático, etiquetado estadístico, visualización de datos y análisis predictivo para extraer información útil. Aprendizaje Automático:
El aprendizaje automático es una subdisciplina de la ciencia de la computación que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender a partir de la experiencia.
Ciencia de datos y aprendizaje automático Básico a avanzado
Aprende 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.
Aprende a crear visualizaciones impactantes utilizando Matplotlib y Seaborn. Crear visualizaciones impactantes es un paso crucial para desarrollar una mejor comprensión sobre tus datos.
Este curso abarca todos los pasos de Preprocesamiento de Datos, como trabajar con valores faltantes, Codificación de Características y Escalado de Características. Aprenderá acerca de diferentes Modelos de Aprendizaje Automático como Random Forest, Decision Trees, KNN, SVM, Regresión Lineal, Regresión Logística, etc.
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