Introducción al aprendizaje automático y análisis de datos

Las habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático son esenciales para la toma de decisiones en el mundo moderno.Este curso proporciona una base sólida y práctica tanto en el análisis de datos como en el modelado predictivo. Al final de este curso, comprenderá todo el flujo de trabajo de datos, desde la recopilación y limpieza de datos en bruto hasta el entrenamiento, evaluación e interpretación de modelos simples de aprendizaje automático.Estará preparado para abordar problemas de datos del mundo real y continuar su viaje de aprendizajes en dominios especializados de ML. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología fundamental y el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos, desde la definición del problema hasta el despliegue. * Aplicar técnicas esenciales para la limpieza de datos, transformación y análisis de datos exploratorios (EDA). * Practicar la implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado básicos, incluyendo regresión lineal y modelos de clasificación básicos. * Dominar los métodos para evaluar el rendimiento del modelo, interpretar las métricas clave y comprender los problemas comunes como el sobreajuste. * Configurar un entorno básico para el manejo y manipulación de datos utilizando bibliotecas modernas de código abierto y estructuras de datos. El curso comienza con conceptos estadísticos fundamentales y métodos de preparación de datos, progresando sistemáticamente en la teoría y aplicación práctica de modelado predictivo, concluyendo con la validación e interpretación de modelos.Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en aprendizaje automático o estadísticas avanzadas. Todos los conceptos se explican claramente a través de ejemplos escritos y ejercicios.Comience a construir su kit de herramientas de ciencia de datos esencial hoy.