Predicción de Brotes y Análisis de Datos con Python

Comprender cómo se propagan las enfermedades es una habilidad crítica en la ciencia de datos moderna y la salud pública. Este curso te introduce a las técnicas esenciales utilizadas para procesar datos de salud y predecir tendencias futuras. Pasarás de datos brutos a información procesable, aprendiendo a limpiar conjuntos de datos complejos, visualizar tendencias globales y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para predecir casos futuros. Lo que aprenderás: - Comprender las estructuras de datos epidemiológicos fundamentales y la terminología - Realizar análisis exploratorio de datos para identificar tendencias y anomalías en registros de salud - Crear visualizaciones de datos claras para rastrear casos confirmados, recuperaciones y tasas de mortalidad - Aplicar el algoritmo Random Forest para construir modelos predictivos de pronóstico de casos - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando técnicas de validación modernas - Practicar la limpieza y preprocesamiento de datos específicamente para datos de salud de series temporales El curso comienza con conceptos fundamentales de ciencia de datos y terminología clave antes de pasar a la aplicación práctica de Python para la manipulación de datos y la modelización predictiva. Este curso está diseñado para principiantes absolutos interesados en la ciencia de datos o el análisis de salud, y no se requiere experiencia previa en programación. Comienza a desarrollar tus habilidades en ciencia de datos analizando datos de salud del mundo real hoy mismo.