Descripción

Este curso es tu llave para desbloquear el mundo de la ciencia de datos con Python, una de las herramientas más demandadas en la industria. Aprenderás desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas, construyendo proyectos reales que te diferenciarán en el mercado laboral.

¿Qué vas a lograr?

Al finalizar este curso, no solo tendrás conocimientos teóricos, sino que podrás:

• Analizar y visualizar datos de forma efectiva para tomar decisiones informadas.

• Crear modelos predictivos utilizando técnicas de regresión lineal y clasificación.

• Implementar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas del mundo real.

• Manipular y limpiar datos con Pandas, convirtiéndolos en un formato utilizable.

• Desarrollar soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Spacy y TextBlob.

• Automatizar tareas y optimizar procesos a través de la programación en Python.

• Construir y evaluar redes neuronales para problemas de clasificación y regresión.

• Dominar herramientas y librerías esenciales como Anaconda, Jupyter Notebook, y Kaggle.

• Mejorar tus oportunidades laborales y acceder a un mercado de trabajo en constante crecimiento.

Temario y Habilidades que Adquirirás:

Este curso te guiará paso a paso a través de los siguientes temas clave:

• Fundamentos de Python: Variables, Tipos de Datos, Operadores, Control de Flujo.

• Anaconda y Jupyter Notebook: Instalación, Configuración y Uso.

• Kaggle: Exploración de Datasets y Participación en Competiciones.

• Programación Orientada a Objetos (POO): Clases, Objetos, Métodos, Herencia.

• Data Science: Modelos de Regresión Lineal, Serie Temporal, Algoritmos de Búsqueda y Ordenamiento.

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Análisis de Sentimientos, Tokenización, Spacy, TextBlob.

• Machine Learning: Clasificación, Validación Cruzada (K-Fold), Ajuste de Hiperparámetros.

• Pandas: Manipulación y Análisis de Datos, Series, DataFrames.

• Expresiones Regulares: Búsqueda, Reemplazo y Validación de Patrones.

• Visualización de Datos: Creación de Gráficos de Barras, Histogramas y Diagramas de Dispersión.

• Manejo de Archivos: Lectura, Escritura y Modificación de Archivos CSV y TXT.

• Aprendizaje No Supervisado: Reducción de Dimensiones con K-Means Clustering.

• Redes Neuronales: Introducción a Tensores y Modelado con MNIST.