Todo en Data Science y Machine Learning con Python (Udemy.com)

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.