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Entrenamiento completo en Data Science con Python 2022

Entrenamiento completo en Data Science con Python 2022 Curso

Formación completa en ciencia de datos: Matemáticas, Estadística, Python, Estadística Avanzada, Aprendizaje Automático

La Data Science o ciencia de datos es una de las profesiones más adecuadas para prosperar en este siglo. Es digital, orientada a la programación y analítica. Por lo tanto, no es de extrañar que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral. Sin embargo, la oferta de Data Science es muy limitada. Es difícil adquirir las habilidades necesarias para ser contratado como científico de datos.

Lo que aprenderás

  • El curso proporciona todo el conjunto de herramientas necesarias para convertirte en científico de datos.
  • Llena tu currículum con las demandadas habilidades de ciencias datos: Análisis estadístico,
  • Programación Python con NumPy, pandas, matplotlib y Seaborn, Análisis estadístico avanzado,
  • Tableau, Machine Learning con modelos de estadísticas y scikit-learn, Deep learning con TensorFlow
  • Impresiona a los entrevistadores mostrando una comprensión del campo de las ciencias de datos.
  • Aprende como preprocesar datos
  • Comprende las matemáticas detrás del aprendizaje automático (¡algo absolutamente necesario que los otros cursos no enseñan!)
  • Comienza a escribir código en Python y aprende cómo usarlo para el análisis estadístico.
  • Realiza regresiones lineales y logísticas con Python
  • Ejecuta análisis de agrupamientos y factores
  • Adquiere capacidades para crear algoritmos de aprendizaje automático en Python, usando NumPy, statsmodels y scikit-learn.
  • Aplica tus habilidades a casos de negocio de la vida real
  • Utiliza marcos de trabajo de aprendizaje profundo de última generación como TensorFlow de Google.
  • Desarrolla una intuición empresarial mientras codificas y resuelves tareas con grandes cantidades de datos
  • Despliega el poder de las redes neuronales profundas
  • Mejora algoritmos de aprendizaje automático mediante el estudio del subajuste, el sobreajuste, el entrenamiento, la validación, la validación cruzada n veces, las pruebas y la forma en que los hiperparámetros podrían mejorar el rendimiento
  • Calienta tus dedos ya que estarás ansioso por aplicar todo lo que habrás aprendido aquí a más y más situaciones de la vida real

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