Descripción
¿Quiere convertirse en un científico de datos? Si es así, este curso lo equipará con conceptos y herramientas que pueden ponerlo al día y podrá utilizar las habilidades adquiridas en este curso para trabajar en cualquier proyecto de ciencia de datos en un enfoque estandarizado. Este curso, Haciendo Ciencia de los Datos con Python, sigue un enfoque pragmático para abordar el ciclo del proyecto de ciencia de los datos de extremo a extremo, desde la extracción de datos de diferentes tipos de fuentes hasta la exposición de su modelo de aprendizaje de máquina como puntos finales de la API que pueden ser consumidos en una solución de datos del mundo real. Este curso no sólo le ayudará a comprender varios conceptos relacionados con la ciencia de los datos, sino que también le ayudará a implementar los conceptos en un enfoque estándar de la industria utilizando Python y bibliotecas relacionadas.
En primer lugar, se le presentarán las diversas etapas de un ciclo típico de un proyecto de ciencias de los datos y una plantilla de proyecto normalizada para trabajar en cualquier proyecto de ciencias de los datos. Luego, aprenderá a utilizar varias bibliotecas estándar en el ecosistema de Python como Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pickle, Flask para abordar las diferentes etapas de un proyecto de ciencia de los datos como la extracción de datos, la limpieza y el procesamiento de datos, la construcción y la evaluación del modelo de aprendizaje de la máquina. Finalmente te sumergirás en la exposición del modelo de aprendizaje automático como API. También pasarás por un caso de estudio que abarcará todo el curso para aprender la ejecución de principio a fin de un proyecto de ciencias de los datos. Al final de este curso, tendrás una base sólida para manejar cualquier proyecto de ciencias de los datos y tendrás el conocimiento para aplicar varias bibliotecas de Python para crear tus propias soluciones de ciencias de los datos.