Fundamentos de Ciencia de Datos: Modelado Predictivo y Aprendizaje Automático

El modelado predictivo está en el corazón de la ciencia de datos moderna, transformando datos históricos brutos en información futura procesable. Si deseas ir más allá del análisis de datos básico y comenzar a construir modelos de aprendizaje automático que resuelvan problemas del mundo real, dominar estos algoritmos centrales es tu próximo paso. Este curso basado en texto te guiará a través del proceso de preparación de datos, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y validación de su rendimiento. Pasarás de comprender conceptos estadísticos básicos a implementar y ajustar algoritmos predictivos robustos con confianza. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología fundamental del aprendizaje automático, desde el aprendizaje supervisado hasta la ingeniería de características; * Preparar y limpiar conjuntos de datos utilizando bibliotecas modernas de dataframes para un rendimiento óptimo del modelo; * Construir y entrenar modelos predictivos clásicos, incluyendo regresión lineal, regresión logística y árboles de decisión; * Evaluar la precisión y robustez del modelo utilizando métricas clave como precisión, recall y validación cruzada; * Aplicar prácticas modernas para la selección de modelos y evitar errores comunes como el sobreajuste; * Explorar conceptos básicos de MLOps para comprender cómo se monitorean y mantienen los modelos en producción. Comenzarás aprendiendo la terminología esencial y los pasos de preparación de datos antes de sumergirte en tutoriales paso a paso de algoritmos centrales de aprendizaje automático y técnicas de evaluación. Este curso está diseñado para analistas de datos principiantes, estudiantes y desarrolladores aspirantes que tengan una comprensión básica de los conceptos de datos y deseen adentrarse en el modelado predictivo. No se requiere un conocimiento matemático avanzado. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder del aprendizaje automático predictivo.