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Aprende Ciencia de Datos en 7 días
Bienvenidos al curso de ciencia de datos
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Introducción, Buenas Prácticas y Trucos para el Éxito
Temario del Curso
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
¿Cuál es el perfil, la formación, la experiencia y el salario típicos de un científico de datos?
¿Qué hacen REALMENTE los científicos de datos?
¿Qué buscan los reclutadores en los aspirantes a científicos de datos?
¿Cuales son los trabajos en ciencia de datos disponibles?
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Día 1: Mensaje de Bienvenida
Introducción al Proyecto y Data Wrangling
Tarea de Programación 1: Importar los datos y obtener un resumen estadístico
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Tratar los datos faltantes
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Realizar una codificación binaria (one-hot)
Ejercicio 3 [Opcional]
Escalado de variables: normalización y estandarización
Tarea de Programación 4: Realizar escalados (normalización y estandarización)
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Operaciones y Filtrado en Pandas
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Realizar un EDA básico en ambas clases
Ejercicio 6 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Funciones con Pandas
Ejercicio 7 [Opcional]
Tarea de Programación 8: Histogramas y Correlaciones
Ejercicio 8 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 1
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 1
Día 2: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Clave de Aprendizaje
Introducción a la Visualización de Datos
Tarea de Programación 1: Representar diagramas de pastel con Matplotlib
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Diagrama de Líneas Simple y Múltiple
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Representar nubes de puntos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Representar histogramas
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Seaborn Parte 1
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Seaborn Parte 2
Ejercicio 6
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 2
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 2
Día 3: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Claves de Aprendizaje
¿Qué es la regresión?
¿Qué es XG-Boost?
Tarea de Programación 1: Cargar las librerías y conjuntos de datos
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Análisis Exploratorio de los Datos (EDA) y Visualización
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Preparar los datos antes de entrenar el modelo
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar el modelo de XGBoost
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 3
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 3
Día 4: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
KPIs en Modelos de Clasificación
Tarea de Programación 1: Importar las librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Visualización de Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
La Regresión Logística
Tarea de Programación 3: Representar las características importantes
Tarea de Programación 4: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación logístico
Ejercicio 3 [Opcional]
Las Máquinas de Soporte Vectorial
Tarea de Programación 5: Entrenar y evaluar las máquinas de soporte vectorial
Los Bosques Aleatorios
Tarea de Programación 6: Entrenar y evaluar modelos de clasificación de bosques aleatorios
K Nearest Neighbors
Tarea de Programación 7: Entrenar y evaluar un clasificador K-Nearest Neighbors
Ejercicio 4 [Opcional]
Naïve Bayes
Tarea de Programación 8: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación Naïve Bayes
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 9: Comparar modelos de clasificación
Tarea de Programación 10: Conclusiones Finales
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 4
Solución del proyecto final: Parte 1
Solución del proyecto final: Parte 2
Solución del proyecto final: Parte 3
Conclusión del Día 4
Día 5: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
¿Qué es AutoGluon?
Tarea de Programación 1: Importar AutoGluon, Librerías Clave y Datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Visualización de los datos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar Modelos de Regresión en Piloto Automático
Tarea de Programación 5: Evaluar Modelos de Regresión Entrenados
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 5
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 5
Día 6: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto
Introducción a los hiperparámetros
Estrategias de Optimización
Tarea de Programación 1: Importar librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar limpieza de los datos
Tarea de Programación 3: Visualización de los Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Preparar los datos para entrenar el modelo
Tarea de Programación 5: Entrenar el algoritmo de XG-Boost (sin optimización)
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Optimización con GridSearchCV
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Optimización por Búsqueda Aleatoria
Tarea de Programación 8: Optimización por Búsqueda Bayesiana
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 6
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 6
Tarea 1: Resumen del Proyecto
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la industria alimentaria
Tarea 2: Cargar y Explorar el Dataset
Tarea 3: Entrenar un modelo de redes neuronales profundos
Tarea 4: IA Explicable y comprender los modelos
Conclusión del Día 7
Matemáticas de la Regresión
Minimizar la suma de los cuadrados
Scikit Learn
XG-Boost Fundamentals
¿Qué es el Boosting?
Ensemble Learning
Inmersión Profunda en XG-Boost I
Inmersión Profunda en XG-Boost II
Balance de Sesgo y Varianza [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L2 - Regresión Ridge [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L1 - Regresión Lasso [Clase Opcional / Material Adicional]
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!
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PLANES PARA ACCEDER SEGÚN TUS OBJETIVOS Y NECESIDADES
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El pack definitivo con todos nuestros cursos de Análisis de Datos con R y Python para convertirte en todo un Data Scientist bien pagado. Incluye los cursos que están por venir y las actualizaciones y mejoras de los actuales
Caty
Inmersión intensiva, una experiencia de aprendizaje gratificante
Cursos.frogamesformacion fue excepcional. El contenido actualizado reflejaba las últimas tendencias en el campo
Yvonne
Es excepcional
Perfecto para todos los que buscamos dominar la ciencia de datos en poco tiempo. Desde la manipulación de datos hasta la implementación de algoritmos, cada módulo contribuye a un aprendizaje completo
Miguel Ángel
Breve pero intenso
Este es un curso corto, el titulo no engaña, en 7 días. Pero es intenso y lo tienes que trabajar. Hay temas que se te pueden hacer mas pesados que otros, pero en cuanto haces las tareas y lo pruebas por ti mismo entiendes que mereció la pena. Quizás, de los curaos que he hecho en Frogames, es el en el que mas falta te hace el buscar en documentación y al contrario de lo que pueda parecer el comentario, eso es bueno porque te obliga a salir de la zona de confort
Joiser
Excelente curso
Muy bueno, interesante la tematica y el material adicional, sigan asi
ivan sergio
WOW...!!! Que Buena Semana...je
Muy Bueno el curso (Como siempre...)... Os Felicito ... !!!!
HECTOR
Buen curso
Como siempre, excelentemente bien explicado, con detalles y a profundidad en los consejos
José
Curso práctico y entretenido
Fue una excelente elección, gracias. Espero sigan sacando más cursos actualizados sobre el mundo de la ciencia de datos.