Data Science aplicado a Negocios | 6 Casos de Estudio Reales

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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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Alvaro

(5)

Bacano

Bacano (agradable) y útil
Caty

(5)

muy buena metodologia de enseñanza

Para poder seguir creciendo con los fundamentos aplicados
Gabriela

(5)

Muy recomendado, muy profesionales

A través de 6 casos de estudio, aprendí a resolver problemas concretos y a comunicar insights de manera clara. Fue como tener una experiencia laboral en menos tiempo.
Carlos

(5)

Instructores expertos en el campo

Tome el curso de Data Science aplicado a Negocios, y debo decir que ha superado mis expectativas en muchos aspectos. Desde el primer módulo, me di cuenta de que este curso no solo se centra en la teoría, sino que también ofrece una aplicación práctica a través de seis casos de estudio reales que son realmente relevantes para el mundo empresarial actual.
Yeison

(5)

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

(5)

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
Joiser

(5)

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
Jesús

(5)

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

(5)

Excelente

Curso muy interesante con ejemplos geniales.
Marc

(5)

¡Contentísimo!

Un curso muy útil y que me gusto mucho
ivan sergio

(5)

Wow...

"Excelente curso, muy bien explicado y, sobre todo, muy práctico."
danison

(5)

Data Science que transforma negocios

Aprendí a resolver problemas empresariales con Data Science, desde predicción de ventas hasta optimización de operaciones, fueron increíblemente útiles. No dudo que cada leccion la aplicare en mi trabajo diario

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