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Bienvenidos a nuestro curso de Data Science aplicado a Negocios
Introducción al curso
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Trucos clave y mejores prácticas
El temario del curso y estrategias clave de aprendizaje
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Introducción al caso práctico y objetivos clave de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 1
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 2
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 3
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 4
Tarea 4: La limpieza de los datos
Tarea 5: Entender la teoría de Random Forest, Regresión Logística y Redes Neuronales
Tarea 6: Entender los KPIs
Tarea 7: Construir y entrenar un clasificador basado en la regresión logística
Tarea 8: Construir y entrenar un clasificador usando Random Forest
Tarea 9: Construir y entrenar un clasificador usando Redes Neuronales Artificiales
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Llevar a cabo la visualización de los datos
Tarea 4: Entender la teoría detrás del algoritmo de K-Means
Tarea 5: Encontrar el número óptimo de clusters utilizando la técnica del codo
Tarea 6: Aplicar el clustering con K-Means para segmentar el mercado
Tarea 7: Entender la teoría detrás del análisis de componentes principales
Tarea 8: Entender la teoría detrás de los auto encoders
Tarea 9: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 1
Tarea 10: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 2
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 1
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 2
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 3
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 4
Tarea 4: Entender la teoría de Facebook Prophet
Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 1
Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 2
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Cargar y explorar el dataset
Tarea 3: Visualización de los datos
Tarea 4: Entender la teoría detrás de las redes neuronales
Tarea 5: Entender la teoría detrás del aprendizaje por transferencia
Tarea 6: Cargar un modelo con pesos pre entrenados
Tarea 7: Construir y entrenar una ResNet
Tarea 8: Evaluar la eficacia del modelo entrenado
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2
Tarea 4: Llevar a cabo la limpieza de los datos
Tarea 5: Eliminar los signos de puntuación
Tarea 6: Eliminar las stopwords
Tarea 7: Llevar a cabo la tokenización y vectorización de las palabras
Tarea 8: Ejecutar el flujo de limpieza de texto
Tarea 9: Idea intuitiva de Naive Bayes
Tarea 10: Entrenar un clasificador con Naive Bayes
Tarea 11: Evaluar el clasificador Naive Bayes entrenado
Tarea 12: Entrenar y evaluar un clasificador utilizando regresión logística
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Visualización y exploración inicial de los datos
Tarea 4: Entender la teoría del ResNet, RNC y aprendizaje por transferencia
Tarea 5: Construir y entrenar clasificadores ResNet
Tarea 6: Evaluar la calidad del modelo ResNet entrenado
Tarea 7: Entender la idea detrás del modelo de segmentación ResUNet
Tarea 8: Construir y entrenar un modelo de segmentación ResUNet
Tarea 9: Evaluar la calidad del modelo ResUNet entrenado
Bonus 1 - El libro resumen del curso
Bonus 2 - Un caso práctico adicional
Bonus 3 - 3 proyectos top para iniciar tu carrera como científico de datos
Enhorabuena por completar el curso de Machine Learning de la A a la Z
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PLANES PARA ACCEDER SEGÚN TUS OBJETIVOS Y NECESIDADES
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Joiser
me encantan los cursos asi, practicos
Siento que en la practica se hace al maestro, y definitivamente aqui en frogames entienden eso, por eso me encantan sus cursos, muy practicos de la mano de los instructores
Alvaro
Bacano
Bacano (agradable) y útil
Yeison
Excelente curso practico
Este curso ayuda a aplicar todos los conceptos de Data Science vistos en cursos previos, con escenarios habituales. El resultado es excelente
Joel
Curso recomendado
Un curso muy completo donde se pone en práctica todos los conceptos aprendidos, y lo mejor es que se aplica a casos reales, lo cual te ayuda a tu vida profesional. El mejor curso 100% recomendado
Jesús
Excelente!
Ideal si has realizado el curso de Machine Learning de la A a la Z, ya que se visitan algoritmos de que ya se han visto pero esta vez con casos reales. Se hace más fácil el aprendizaje con ejemplos. Enhorabuena por el curso!!!
BORJA
Excelente
Curso muy interesante con ejemplos geniales.
Marc
¡Contentísimo!
Un curso muy útil y que me gusto mucho