Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python from Udemy

¿Te suenan términos como *Machine Learning* o *Data Scientist*? ¿Te has preguntado para qué se utilizan estas técnicas y por qué las empresas están dispuestas a pagar entre 120.000 y 200.000 dólares al año a un científico de datos?

Este curso está diseñado para resolver todas tus dudas y brindarte una formación integral en Data Science. Juan Gabriel Gomila, un profesional reconocido en el campo del Data Science, te guiará a lo largo del curso, compartiendo su vasto conocimiento y ayudándote a desmitificar la teoría matemática detrás de los algoritmos de Machine Learning. Aprenderás a dominar las librerías de Python que son esenciales en esta área, convirtiéndote en un experto en la materia.

A lo largo del curso, abordarás conceptos y algoritmos clave del Machine Learning, de manera progresiva y detallada. Cada sección te proporcionará nuevas habilidades que te permitirán comprender y aplicar los principios del Data Science, una disciplina no solo fascinante, sino también altamente lucrativa.

Además, este curso mantiene el estilo característico y ameno de Juan Gabriel Gomila, lo que hará que disfrutes aprendiendo técnicas de Machine Learning con Python.

El curso incluye ejercicios prácticos y datasets basados en ejemplos del mundo real, lo que te permitirá no solo aprender la teoría, sino también aplicarla en la creación de tus propios modelos de Machine Learning. Además, tendrás acceso a un repositorio en GitHub con todo el código fuente en Python, listo para descargar y usar en tus proyectos.

¡No esperes más. Únete a este curso y comienza a formarte en Machine Learning con el programa más completo y práctico del mercado en español.

What's inside

Learning objectives

Convertirte en un experto en machine learning con python.
Desarrollar modelos de machine learning robustos y efectivos.
Aplicar técnicas de machine learning tanto para proyectos personales como para asesorar a empresas.
Desarrollar una sólida intuición sobre la mayoría de los modelos de machine learning.
Realizar análisis poderosos y precisos.

Implementar técnicas avanzadas para la reducción de la dimensionalidad.
Identificar el modelo de machine learning más adecuado para cada tipo de problema.
Construir y combinar múltiples modelos de ml para resolver cualquier desafío.
Realizar predicciones precisas y confiables.

Convertirte en un experto en machine learning con python.
Desarrollar modelos de machine learning robustos y efectivos.
Aplicar técnicas de machine learning tanto para proyectos personales como para asesorar a empresas.
Desarrollar una sólida intuición sobre la mayoría de los modelos de machine learning.
Realizar análisis poderosos y precisos.
Implementar técnicas avanzadas para la reducción de la dimensionalidad.
Identificar el modelo de machine learning más adecuado para cada tipo de problema.
Construir y combinar múltiples modelos de ml para resolver cualquier desafío.
Realizar predicciones precisas y confiables.

Syllabus

Bienvenidos al Curso de Python para Ciencia de Datos

Bienvenidos al curso de Python

El Repositorio GitHub del Curso

NOTA: Actualización a Python 3.11.4: Tu Curso en la Última Versión

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what should give you pause

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Provides a comprehensive introduction to machine learning with Python, covering essential libraries and algorithms for data analysis and predictive modeling

Includes practical exercises and real-world datasets, enabling learners to apply theoretical knowledge to build their own machine learning models

Covers data cleaning, wrangling, and visualization techniques, which are crucial for preparing data for machine learning tasks

Explores fundamental statistical concepts relevant to predictive modeling, such as hypothesis testing and correlation analysis

Requires installing Python and Anaconda, which may pose a challenge for learners with limited technical experience

Uses Python 3.11.4, which is relatively recent, but learners should ensure compatibility with their systems and any external libraries

Reviews summary

Machine learning completo con python

Según los estudiantes, este curso es muy completo y altamente recomendado, especialmente para aquellos que se inician en el Data Science y Machine Learning. El instructor Juan Gabriel Gomila es destacado por su claridad, estilo ameno y habilidad para explicar conceptos complejos de forma sencilla. Los ejemplos prácticos y el código en Python proporcionado son vistos como muy útiles. Aunque algunos notan que el ritmo puede ser rápido en ocasiones, la mayoría considera que la profundidad y amplitud de los temas tratados es excelente. Es percibido como un sólido punto de partida.

Algunos temas piden más estudio.

"Es un excelente punto de partida, pero necesitaré complementar con otros recursos para dominar algunos temas."

"Para profundizar en ciertos algoritmos, tuve que buscar información adicional."

Algunas secciones van deprisa.

"En algunas partes, el ritmo es un poco rápido y tuve que pausar mucho para entender."

"El curso es denso, y a veces sentí que se pasaba por encima de algunos detalles."

Necesario saber algo de Python.

"Aunque dice ser completo, necesitas tener una base previa en Python para seguirlo bien."

"Creo que sería útil si se repasaran un poco más los conceptos básicos de Python al inicio."

"Si no tienes experiencia previa con Python, puede costar un poco seguir el ritmo al principio."

Ideal para principiantes en ML.

"Si eres principiante en Machine Learning, este es el curso para empezar."

"Es perfecto para iniciarme en este campo."

"Me ayudó a entender las bases para seguir explorando Data Science."

"Lo recomiendo para cualquiera que quiera introducirse en el mundo del ML con Python."

Abarca muchos temas esenciales.

"Es un curso muy completo que cubre las bases de Machine Learning y Data Science."

"Los ejemplos prácticos y el código proporcionado son excelentes para aprender haciendo."

"El curso me ha dado una base muy sólida para seguir aprendiendo ML."

"Cubre desde los fundamentos hasta algoritmos más avanzados, con ejercicios muy bien pensados."

Estilo de enseñanza muy valorado.

"La forma de enseñar de Juan Gabriel Gomila es extraordinaria."

"El instructor explica muy bien, tiene un estilo ameno y te facilita entender conceptos complejos."

"La claridad del profesor es lo mejor del curso."

"Me gustó mucho la forma en que el profesor aborda los temas, muy didáctico y fácil de seguir."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python with these activities:

Repasar los fundamentos de Python

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Refrescar los conceptos básicos de Python antes de comenzar el curso para asegurar una base sólida.

Browse courses on Python

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Revisar la sintaxis básica de Python.
Practicar con ejercicios sencillos de programación.
Consultar la documentación oficial de Python.

Revisar 'Python Data Science Handbook'

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Consultar este libro para profundizar en las librerías de Python utilizadas en el curso.

View Python Data Science Handbook: Essential Tools... on Amazon

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Leer los capítulos relevantes sobre NumPy y Pandas.
Experimentar con los ejemplos de código del libro.
Consultar el libro como referencia durante el curso.

Practicar ejercicios de manipulación de datos con Pandas

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Realizar ejercicios prácticos para mejorar las habilidades de manipulación de datos con la librería Pandas.

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Resolver ejercicios de filtrado y selección de datos.
Practicar la limpieza y transformación de datos.
Implementar operaciones de agrupación y agregación.

Four other activities

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Ayudar a otros estudiantes en foros

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Responder preguntas y ayudar a otros estudiantes en los foros del curso para reforzar el aprendizaje.

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Revisar los foros del curso regularmente.
Responder preguntas de manera clara y concisa.
Compartir recursos útiles y ejemplos de código.

Comenzar un proyecto de análisis de datos

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Aplicar los conocimientos adquiridos en el curso a un proyecto real de análisis de datos.

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Seleccionar un dataset de interés.
Definir preguntas de investigación claras.
Realizar análisis exploratorio de datos.
Construir modelos de Machine Learning para responder las preguntas.

Crear un blog sobre Machine Learning

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Escribir artículos de blog para consolidar el aprendizaje y compartir conocimientos con otros.

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Elegir temas relevantes del curso.
Investigar y escribir artículos claros y concisos.
Publicar los artículos en una plataforma de blogging.

Leer 'The Elements of Statistical Learning'

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Consultar este libro para profundizar en los fundamentos teóricos del Machine Learning.

View The Elements of Statistical Learning: Data... on Amazon

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Seleccionar capítulos específicos de interés.
Estudiar las demostraciones matemáticas y los ejemplos.
Relacionar los conceptos del libro con los del curso.

Career center

Learners who complete Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Científico de datos

Un científico de datos se dedica a extraer conocimiento e información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos. Este curso proporciona una formación integral en *Data Science* con Python, preparando al estudiante para el rol de científico de datos. El curso ayuda a dominar las librerías esenciales de Python y los algoritmos de *Machine Learning*, habilidades fundamentales para cualquier científico de datos. El enfoque práctico del curso, con ejercicios y datasets del mundo real, permite aplicar la teoría en la creación de modelos de *Machine Learning*. Las secciones dedicadas a la limpieza de datos, visualización y manejo de datos, así como los conceptos básicos de estadística, son esenciales para el trabajo diario de un científico de datos.

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Analista de Datos

Un analista de datos examina datos para sacar conclusiones sobre esa información. El curso ayuda a desarrollar las habilidades necesarias para convertirse en un analista de datos competente. A través del curso, uno puede aprender a realizar análisis precisos, desarrollar una sólida intuición sobre los modelos de *Machine Learning*, e identificar el modelo más adecuado para cada problema. El curso cubre temas como la limpieza y visualización de datos, el manejo de datos con Python, y los conceptos básicos de estadística. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso prepara al analista de datos para abordar problemas complejos y desarrollar soluciones basadas en datos.

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Ingeniero de Machine Learning

Un ingeniero de *Machine Learning* diseña, desarrolla e implementa modelos de *Machine Learning* a gran escala. Este curso es un excelente punto de partida para aquellos que aspiran a ser ingenieros de *Machine Learning*. El curso profundiza en conceptos y algoritmos clave, y también ayuda a dominar las librerías de Python esenciales. El curso también cubre la implementación de técnicas avanzadas para la reducción de la dimensionalidad. La capacidad de construir y combinar múltiples modelos de *Machine Learning* es crucial para un ingeniero de *Machine Learning*, y este curso ayuda a desarrollar esta habilidad.

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Consultor de Data Science

Un consultor de *Data Science* asesora a empresas sobre cómo utilizar los datos para resolver problemas y mejorar sus resultados, y este curso ayuda a preparar a aquellos que quieran ingresar a este campo. El curso ayuda a aplicar técnicas de *Machine Learning* tanto para proyectos personales como para asesorar a empresas, lo cual es fundamental para un consultor. El consultor puede usar el curso para desarrollar una sólida intuición sobre los modelos de Machine Learning y realizar análisis poderosos y precisos. El curso ayuda a identificar el modelo de *Machine Learning* más adecuado para cada tipo de problema, una habilidad valiosa para cualquier consultor de *Data Science*.

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Desarrollador de Software con Enfoque en Inteligencia Artificial

Un desarrollador de software con enfoque en inteligencia artificial crea aplicaciones que utilizan algoritmos de *Machine Learning*. Este curso es beneficioso para los desarrolladores de software que desean especializarse en IA. El curso ayuda a construir y combinar múltiples modelos de *Machine Learning*, así como a realizar predicciones precisas y confiables. El curso cubre las librerías de Python esenciales en esta área, permitiendo al desarrollador implementar modelos de *Machine Learning* en sus aplicaciones. El conocimiento en *Data Science* y *Machine Learning* que ofrece este curso, ayuda al desarrollador a crear soluciones innovadoras y eficientes.

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Analista de Business Intelligence

Un analista de *Business Intelligence* examina datos para identificar tendencias y oportunidades de mejora en una organización. Este curso ayuda a fortalecer las habilidades analíticas necesarias para este rol. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* robustos y efectivos, y ayuda a realizar análisis poderosos y precisos. El curso cubre temas como la limpieza y visualización de datos, así como los conceptos básicos de estadística, los cuales son aplicables a *Business Intelligence*. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, permite al analista de *Business Intelligence* abordar problemas complejos y desarrollar soluciones basadas en datos.

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Investigador de Machine Learning

Un investigador de *Machine Learning* explora nuevos algoritmos y técnicas en el campo de la inteligencia artificial, por lo general requiriendo un doctorado. Este curso puede ser útil para aquellos que deseen seguir una carrera en la investigación de *Machine Learning*. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* robustos y efectivos. El curso cubre implementaciones de técnicas avanzadas para la reducción de la dimensionalidad, y también ayuda a construir y combinar múltiples modelos de *Machine Learning*. El conocimiento de Python y *Machine Learning* obtenido a través de este curso, puede sentar las bases para una investigación más profunda en este campo.

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Arquitecto de Datos

Un arquitecto de datos diseña y construye sistemas para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos. Este curso puede ser útil para los arquitectos de datos que desean mejorar sus habilidades en el procesamiento de datos y la implementación de modelos de *Machine Learning*. El curso ayuda a realizar análisis poderosos y precisos. El curso cubre la limpieza y el manejo de datos, lo cual es fundamental para la construcción de sistemas de gestión de datos eficientes. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, permite al arquitecto de datos crear soluciones más inteligentes y automatizadas.

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Estadístico

Un estadístico recoge, analiza e interpreta datos para identificar tendencias y relaciones significativas, requiriendo típicamente una maestría. Este curso puede ser útil para los estadísticos que desean complementar sus habilidades con el conocimiento de *Machine Learning*. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* robustos y efectivos. El curso cubre conceptos básicos de estadística y la aplicación de modelos de regresión lineal y logística. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, permite al estadístico abordar problemas complejos y desarrollar soluciones más avanzadas.

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Analista de riesgos

Un analista de riesgos evalúa y mitiga los riesgos en una organización. Este curso puede ser útil para los analistas de riesgos que desean utilizar técnicas de *Machine Learning* para mejorar sus evaluaciones. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* robustos y efectivos y a realizar predicciones precisas y confiables. El curso cubre la aplicación de modelos de regresión lineal y logística, los cuales son aplicables a la predicción de riesgos. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, ayuda al analista a desarrollar modelos más precisos y automatizados.

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Ingeniero de datos

Un ingeniero de datos construye y mantiene la infraestructura necesaria para procesar grandes volúmenes de datos. Este curso puede ser útil para los ingenieros de datos que desean ampliar sus conocimientos en el procesamiento de datos con Python y *Machine Learning*. El curso cubre la limpieza, el manejo y la visualización de datos, así como la implementación de modelos de *Machine Learning*. El conocimiento en Python y *Data Science* que ofrece este curso, permite al ingeniero de datos construir sistemas más eficientes y escalables.

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Analista de Marketing

Un analista de marketing examina datos para comprender el comportamiento del consumidor y optimizar las campañas de marketing. Este curso puede ser útil para los analistas de marketing que desean utilizar técnicas de *Machine Learning* para mejorar sus análisis. El curso ayuda a realizar análisis poderosos y precisos y a identificar el modelo de *Machine Learning* más adecuado para cada problema. El curso cubre la limpieza y visualización de datos, así como la aplicación de modelos de regresión lineal y logística. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, puede ayudar al analista de marketing a tomar decisiones más informadas y efectivas.

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Especialista en Ciberseguridad

Un especialista en ciberseguridad protege los sistemas y datos de una organización contra amenazas cibernéticas. Aunque no directamente relacionado, este curso puede ser útil para los especialistas en ciberseguridad que desean aprender a usar técnicas de *Machine Learning* para detectar y prevenir intrusiones. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* para realizar predicciones precisas y confiables. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, puede ayudar al especialista a identificar patrones de comportamiento sospechoso y a automatizar la detección de amenazas.

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Analista Financiero

Un analista financiero evalúa el rendimiento financiero de una empresa y proporciona recomendaciones de inversión. Este curso puede ser útil para los analistas financieros que desean utilizar técnicas de *Machine Learning* para mejorar sus análisis y predicciones. El curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* para realizar predicciones precisas y confiables. El curso cubre la aplicación de modelos de regresión lineal y logística, los cuales son aplicables a la predicción de tendencias financieras. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, puede ayudar al analista a tomar decisiones de inversión más informadas.

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Investigador de Operaciones

Un investigador de operaciones utiliza métodos analíticos avanzados para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Este curso ayuda a desarrollar modelos de *Machine Learning* robustos y efectivos. Este curso puede ser útil para los investigadores de operaciones que desean integrar técnicas de *Machine Learning* en sus modelos. El conocimiento en Python y *Machine Learning* que ofrece este curso, puede dotar al investigador a realizar análisis más precisos y a identificar soluciones innovadoras.

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