Entrenamiento completo en Data Science con Python from Udemy

El problema

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.

¿Y cómo puedes hacer eso?

Las universidades han sido lentas en crear programas especializados de ciencia de datos. (sin mencionar que los que existen son muy caros y consumen mucho tiempo).

La mayoría de los cursos de Data Science en línea se centran en un tema específico y es difícil entender cómo la habilidad que enseñan encaja en el cuadro completo.

La solución

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario. Abarca un amplio rango de temas.

· Comprender el campo de la ciencia de datos y los tipos de análisis realizados

· Matemáticas

· Estadística

· Python

· Aplicar técnicas estadísticas avanzadas en Python

· Visualización de datos

· Aprendizaje automático

· Aprendizaje profundo

Cada uno de estos temas se basa en los anteriores. Y te arriesgas a perderte en el camino si no adquieres estas habilidades en el orden correcto. Por ejemplo, te costaría aplicar las técnicas de Aprendizaje Automático antes de entender las Matemáticas subyacentes. También puede ser abrumador estudiar el análisis de regresión en Python antes de saber lo que es una regresión y tener nociones básicas de programación en Python.

Por lo tanto, en un esfuerzo por crear la capacitación disponible en línea más efectiva, eficiente con el tiempo y estructurada, creamos En entrenamiento Completo en Data Science con Python 2022.

Creemos que este es el primer programa de entrenamiento que resuelve el mayor reto para entrar en el campo de las ciencias de datos – tener todos los recursos necesarios en un solo lugar.

Además, nuestro objetivo es enseñar temas que fluyen sin problemas y se complementan entre sí. El curso te enseña todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos a una fracción del costo de los programas tradicionales (sin mencionar la cantidad de tiempo que ahorrarás).

Las habilidades

1. Introducción a los datos y la ciencia de datos

Macrodatos, inteligencia de negocio, análisis de negocio, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Sabemos que esta jerga pertenece al campo de la Data Science, pero ¿qué significa?

¿Por qué aprenderlo?

Como candidato a científico de datos, debes entender los pormenores de cada una de estas áreas y reconocer el enfoque apropiado para resolver un problema. Esta 'Introducción a los datos y la ciencia de datos' te dará una visión completa de toda esta jerga y dónde encaja en el ámbito de la Data Science.

2. Matemáticas

Aprender las herramientas es el primer paso para hacer ciencia de datos. Primero debes ver el panorama completo para luego examinar las partes en detalle.

Damos un vistazo detallado específicamente en el cálculo y el álgebra lineal, ya que son los subcampos en los que se basa la ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo?

El cálculo y el algebra lineal son esenciales para la programación en ciencia de datos. Si quieres entender algoritmos de aprendizaje automático avanzados, entonces necesitarás estas habilidades en tu arsenal.

3. Estadística

Necesitas pensar como un científico antes de convertirte en un científico de datos. La estadística entrena tu mente para enmarcar los problemas como hipótesis y te da técnicas para comprobar estas hipótesis, al igual que un científico.

¿Por qué aprenderlo?

Este curso no sólo te da las herramientas que necesitas, sino que también te enseña cómo utilizarlas. Las estadísticas te entrenan para pensar como un científico.

4. Python

Python es un lenguaje de programación relativamente nuevo y, a diferencia de R, es de propósito general. ¡Puedes hacer cualquier cosa con él. Aplicaciones web, juegos de ordenador y ciencia de datos son algunas de sus capacidades. Es por eso que, en un corto espacio de tiempo, Python ha logrado disrumpir muchas disciplinas. Se han desarrollado bibliotecas extremadamente potentes para permitir la manipulación, transformación y visualización de datos. Sin embargo, donde Python realmente brilla es cuando se trata de aprendizaje automático y profundo.

¿Por qué aprenderlo?

Cuando se trata de desarrollar, implementar e implantar modelos de aprendizaje automático a través de infraestructuras poderosas como scikit-learn, TensorFlow, etc., Python es un lenguaje de programación imprescindible.

5. Tableau

Los científicos de datos no sólo necesitan ocuparse de los datos y resolver problemas relacionados con los datos con herramientas de programación como Python. También necesitan convencer a los ejecutivos de la empresa de las decisiones correctas a tomar. Estos ejecutivos quizá no sean conocedores de la ciencia de los datos, por lo que el científico de datos debe ser capaz de presentar y visualizar la historia de los datos de una manera que ellos puedan entender. Aquí es donde entra en juego Tableau, y te ayudaremos a convertirte en un experto narrador de historias utilizando el software de visualización líder en inteligencia empresarial y ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo?

Un científico de datos se vale de herramientas de inteligencia empresarial como Tableau para comunicar resultados complejos a los responsables de la toma de decisiones que no tienen formación técnica.

6. Estadística avanzada

Las regresiones, el agrupamiento y el análisis de factores son disciplinas que se inventaron antes del aprendizaje automático. Sin embargo, ahora todos estos métodos estadísticos se ejecutan a través del aprendizaje automático para proporcionar predicciones con una precisión sin precedentes. En esta sección se examinarán estas técnicas en detalle.

¿Por qué aprenderlo?

La ciencia de datos trata sobre construir modelos predictivos y podrás convertirte en un experto en estos métodos a través de esta sección de "Estadística avanzadas".

7. Aprendizaje automático

La parte final del programa de Data Science y a la que apuntan las otras secciones es el aprendizaje profundo. La capacidad de emplear el aprendizaje automático y profundo en su trabajo es lo que a menudo separa a un científico de un analista de datos. Esta sección cubre todas las técnicas comunes de aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

¿Por qué aprenderlo?

El aprendizaje automático está en todas partes. Compañías como Facebook, Google, y Amazon han estado usando por años máquinas que pueden aprender por su cuenta. Ya es tiempo de que tú controles las máquinas.

Lo que obtendrás

· Un programa de ciencia de datos de $1250

· Apoyo activo de Preguntas y Respuestas

· Todo el conocimiento para ser contratado como científico de datos

· Una comunidad de estudiantes de ciencia de datos

· Un certificado de finalización

· Acceso a actualizaciones futuras

· Resuelve casos de negocio de la vida real que te darán ese empleo

Te convertirás en un científico de datos desde cero

Estamos encantados de ofrecer una garantía incondicional de 30 días para la devolución de tu dinero. No hay riesgo para ti. El contenido del curso es excelente, y esto es muy sencillo para nosotros, ya que estamos seguros de que te encantará.

¿Por qué esperar? Cada día es una oportunidad perdida.

Haz clic en el botón “Comprar ahora” sé parte de nuestro programa de ciencia de datos hoy.

What's inside

Learning objectives

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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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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Syllabus

Parte 1: Introducción

¿Qué cubre el curso?

El campo de la ciencia de datos - Las distintas disciplinas

Ciencia de Datos y jerga de Negocios: ¿Por qué hay tanta?

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers Python libraries like NumPy, pandas, matplotlib, and Seaborn, which are essential for data manipulation, analysis, and visualization in the field

Includes instruction in Tableau, a leading data visualization tool, which is useful for communicating complex data insights to non-technical stakeholders

Explores machine learning with scikit-learn and deep learning with TensorFlow, which are powerful tools for predictive modeling and advanced data analysis

Examines statistical techniques like regressions, clustering, and factor analysis, which are fundamental for building predictive models and understanding data patterns

Requires learners to understand the mathematics behind machine learning, which is essential for understanding and improving model performance

Focuses on Python 2022, so learners should ensure that the libraries and packages taught in the course are still up-to-date and compatible with current versions

Reviews summary

Entrenamiento completo en data science

Según los estudiantes, este curso ofrece un entrenamiento exhaustivo y completo en Data Science utilizando Python, ideal para principiantes que buscan una base sólida para entrar en el campo. La estructura del contenido es lógica, guiando al alumno desde los fundamentos matemáticos y estadísticos hasta el machine learning y deep learning. Destacan especialmente las explicaciones claras de conceptos complejos y la utilidad de los ejercicios prácticos. Si bien algunos señalan que el ritmo puede ser rápido o la profundidad en temas avanzados limitada, la mayoría considera que el curso cumple su promesa de preparar para roles en ciencia de datos, ofreciendo valor significativo por su costo y un aprendizaje aplicable.

Permite aplicar los conocimientos.

"Los ejercicios prácticos son muy útiles para aplicar lo aprendido con Python y las librerías."

"Me encantó poder codificar y ver los resultados en los casos de estudio propuestos."

"La mejor forma de aprender es haciendo, y el curso ofrece esa oportunidad con sus ejemplos y tareas."

Contenido organizado lógicamente.

"La forma en que los temas se construyen uno sobre otro es genial, la estructura es lógica."

"Se nota que pensaron bien el orden de los módulos para facilitar el aprendizaje progresivo."

"Me permitió conectar las diferentes piezas del rompecabezas de la ciencia de datos de forma coherente."

Conceptos complejos explicados simplemente.

"Las explicaciones, incluso de las matemáticas y estadística, son muy claras y fáciles de seguir."

"Ayuda mucho a entender la intuición detrás de los algoritmos de machine learning."

"Nunca pensé que podría entender estos temas, pero el instructor los hace muy accesibles."

Cubre ampliamente los temas clave de DS.

"El curso realmente cumple su promesa de ser completo, cubriendo desde los fundamentos hasta temas avanzados."

"Es un programa muy completo que te lleva desde cero y te da las herramientas necesarias."

"Me encantó que abarcara matemáticas, estadística, Python, ML y DL en un solo lugar, una formación integral."

Algunos temas podrían ser más profundos.

"Para ser un curso 'completo', la profundidad en ciertas áreas avanzadas es limitada."

"Si buscas especializarte en un área como DL, necesitarás material adicional."

"Es una gran introducción, pero para ser un experto se necesita más detalle en módulos clave."

Puede requerir esfuerzo adicional.

"A veces sentí que el ritmo era un poco rápido, tuve que pausar y repasar secciones."

"Requiere dedicarle tiempo extra fuera de las lecciones para asimilar todo."

"Si bien es completo, la densidad del contenido significa que vas rápido por algunos temas."

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 Entrenamiento completo en Data Science con Python with these activities:

Repasar los fundamentos de estadística

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Refresca los conceptos básicos de estadística para comprender mejor las técnicas avanzadas que se cubrirán en el curso.

Show steps

Revisa tus apuntes de cursos anteriores de estadística.
Resuelve ejercicios de práctica sobre estadística descriptiva e inferencial.
Consulta recursos en línea para aclarar dudas sobre conceptos clave.

Practicar los fundamentos de Python

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Practica la sintaxis y las estructuras de datos de Python para facilitar el aprendizaje de las bibliotecas de ciencia de datos.

Browse courses on Python

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Escribe programas sencillos para manipular datos usando listas y diccionarios.
Crea funciones para realizar tareas comunes de análisis de datos.
Familiarízate con las bibliotecas NumPy y Pandas.

Leer 'Python Data Science Handbook'

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Consulta este libro para obtener una comprensión más profunda de las bibliotecas de Python utilizadas en ciencia de datos.

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

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Lee los capítulos relevantes sobre NumPy, Pandas y Matplotlib.
Ejecuta los ejemplos de código del libro para comprender mejor los conceptos.
Utiliza el libro como referencia al trabajar en los ejercicios del curso.

Four other activities

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Show all seven activities

Ejercicios de manipulación de datos con Pandas

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Realiza ejercicios de práctica para dominar la manipulación de datos con la biblioteca Pandas.

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Importa conjuntos de datos en Pandas DataFrames.
Filtra, ordena y agrupa datos en DataFrames.
Realiza operaciones de limpieza y transformación de datos.

Crear un blog sobre un tema de ciencia de datos

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Escribe una publicación de blog para explicar un concepto de ciencia de datos a un público no técnico.

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Elige un tema de ciencia de datos que te interese.
Investiga el tema y escribe una explicación clara y concisa.
Incluye ejemplos y visualizaciones para ilustrar el concepto.
Publica el blog en una plataforma como Medium o WordPress.

Proyecto: Análisis exploratorio de datos

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Realiza un análisis exploratorio de datos en un conjunto de datos de tu elección para aplicar los conocimientos adquiridos en el curso.

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Selecciona un conjunto de datos interesante.
Limpia y prepara los datos para el análisis.
Realiza análisis descriptivos y visualizaciones para identificar patrones y tendencias.
Escribe un informe que resuma tus hallazgos.

Leer 'The Elements of Statistical Learning'

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Consulta este libro para obtener una comprensión más profunda de los algoritmos de aprendizaje automático.

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

Show steps

Lee los capítulos relevantes sobre los algoritmos de aprendizaje automático cubiertos en el curso.
Intenta comprender las ecuaciones y los conceptos matemáticos presentados en el libro.
Utiliza el libro como referencia al implementar algoritmos de aprendizaje automático.

Career center

Learners who complete Entrenamiento completo en Data Science con Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Científico de datos

Un científico de datos es responsable de analizar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos que puedan ayudar a tomar decisiones estratégicas. Este curso, 'Entrenamiento completo en Data Science con Python', es valioso para una persona que desee convertirse en científico de datos, ya que cubre una amplia gama de temas esenciales. Desde la introducción a los datos y la ciencia de datos hasta las matemáticas, la estadística, Python, Tableau, la estadística avanzada y el aprendizaje automático, este curso proporciona el conjunto de herramientas completo necesario para sobresalir en este campo. Este curso hace posible que los estudiantes impresionen a los entrevistadores al mostrar una clara comprensión del campo de la ciencia de datos.

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Un ingeniero de aprendizaje automático diseña, desarrolla e implementa modelos de aprendizaje automático. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' es relevante, ya que abarca el aprendizaje automático con modelos de estadísticas y scikit-learn, y el aprendizaje profundo con TensorFlow. Para alguien que desee trabajar en el aprendizaje automático, tener una buena comprensión de Python y las matemáticas, como se enseña en este curso, construye una base sólida. Además, este curso proporciona un conjunto de herramientas completas para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático.

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Analista de Datos

El analista de datos examina los datos para sacar conclusiones sobre esa información. Los analistas de datos utilizan programas informáticos para organizar e interpretar datos. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ser útil, ya que cubre temas como estadística, Python y visualización de datos. El analista de datos necesita preprocesar datos y usar Python para realizar regresiones lineales y logísticas. Lo anterior le ayudará a tener las habilidades necesarias para tener éxito en su carrera como analista de datos.

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Analista de Inteligencia de Negocios

Un analista de inteligencia de negocios (BI) examina datos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones comerciales. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ser útil, ya que cubre temas como visualización de datos y Tableau. Esto proporciona al analista de BI las habilidades para presentar datos a los ejecutivos de una manera que ellos puedan entender. Además, los conocimientos adquiridos en el curso ayudan al analista de BI a desarrollar una intuición empresarial al codificar y resolver tareas con grandes cantidades de datos.

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Científico de Investigación

Un científico de investigación planifica y realiza experimentos controlados, encuestas e investigaciones. 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' es un curso valioso para un científico de investigación, ya que cubre temas como estadística, matemáticas y aprendizaje automático. Un científico investigador usa estos métodos para analizar e interpretar datos. Con este curso, uno puede mejorar los algoritmos de aprendizaje automático estudiando el 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.

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Consultor de Datos

Un consultor de datos trabaja con clientes para comprender sus necesidades de datos y proporcionar soluciones basadas en datos. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' enseña habilidades valiosas para un consultor de datos, como la visualización de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático. Un consultor de datos debe ser capaz de comunicarse eficazmente con sus clientes. Este curso permite a una persona mostrar una comprensión del campo de la ciencia de datos en sus interacciones con los clientes.

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Estadístico

Un estadístico recopila, analiza e interpreta datos cuantitativos. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ayudar a un estadístico, ya que cubre temas como estadística y matemáticas. Un estadístico necesita tener una comprensión profunda de los métodos estadísticos. Al tomar este curso, los alumnos pueden comprender las matemáticas detrás del aprendizaje automático, un aspecto absolutamente necesario que otros cursos no enseñan. Además, pueden ejecutar análisis de agrupamientos y factores.

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Ingeniero de datos

Un ingeniero de datos crea y mantiene la infraestructura que permite a los científicos de datos analizar datos. 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ser útil, ya que cubre temas como Python y el aprendizaje automático. Un ingeniero de datos usa Python para construir canalizaciones de datos y automatizar tareas. Además, este curso permite a los ingenieros de datos mejorar su capacidad para trabajar con marcos de trabajo del aprendizaje profundo de última generación, como TensorFlow de Google.

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Analista de Investigación de Mercado

Un analista de investigación de mercado estudia las condiciones del mercado para evaluar el potencial de venta de un producto o servicio. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ser útil para un analista de investigación de mercado, ya que cubre estadística y visualización de datos. Un analista de investigación de mercado utiliza métodos estadísticos para analizar datos. Los conocimientos adquiridos en este curso pueden ayudar a los analistas a tomar decisiones con grandes cantidades de datos.

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Administrador de bases de datos

Un administrador de bases de datos (DBA) utiliza software especializado para almacenar y organizar datos. 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' puede ser relevante, ya que cubre temas como Python. Un DBA utiliza Python para automatizar tareas y administrar bases de datos. Además, los administradores de bases de datos pueden mejorar sus capacidades para crear algoritmos de aprendizaje automático en Python, usando NumPy, statsmodels y scikit-learn.

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Arquitecto de Datos

Un arquitecto de datos diseña e implementa sistemas de gestión de datos. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' cubre temas como Python y aprendizaje automático. Un arquitecto de datos necesita comprender las tecnologías de gestión de datos para diseñar e implementar sistemas eficaces. El aprendizaje que se obtiene al tomar este curso da una comprensión de la programación Python con NumPy, pandas, matplotlib y Seaborn.

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Desarrollador de software

Un desarrollador de software escribe código para crear aplicaciones de software. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' cubre temas como Python y aprendizaje automático, que son cada vez más importantes en el desarrollo de software. Un desarrollador de software puede usar Python para crear aplicaciones de aprendizaje automático. Además, los desarrolladores de software pueden mejorar sus capacidades para trabajar con marcos de trabajo del aprendizaje profundo de última generación, como TensorFlow de Google.

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Analista Cuantitativo

El analista cuantitativo aplica métodos matemáticos y estadísticos para resolver problemas financieros. 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' es útil, ya que cubre temas como estadística, matemáticas y Python. Un analista cuantitativo necesita tener una sólida formación en métodos cuantitativos. Teniendo en cuenta las habilidades enseñadas en este curso, los alumnos pueden adquirir las habilidades necesarias para construir algoritmos de aprendizaje automático en Python, usando NumPy, statsmodels y scikit-learn.

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Profesor

Un profesor enseña cursos en un colegio o universidad. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' cubre una amplia gama de temas relacionados con la ciencia de datos. Si uno desea enseñar una clase de ciencia de datos, este curso ayuda a reforzar y ampliar el conocimiento que se utilizará en la instrucción. Una ventaja adicional es que el curso cubre las matemáticas detrás del aprendizaje automático, un aspecto absolutamente necesario que otros cursos no enseñan.

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Gerente de Proyecto

Un gerente de proyecto planifica, ejecuta y cierra proyectos. Si bien este rol es de gestión, hay un énfasis creciente en los proyectos basados en datos. El curso 'Entrenamiento completo en Data Science con Python' cubre temas como la ciencia de datos y la inteligencia de negocios. Un gerente de proyecto necesita tener una comprensión del campo de la ciencia de datos para gestionar eficazmente proyectos relacionados con los datos.

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