Curso Profesional de Data Science

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1:00

Bienvenido al curso profesional de Data Science

1:00

Llevar tus cosas a Producción

Llevar tus cosas a producción

5:00

Bases de datos: SQL o NoSQL

5:00

ETL

12:00

Mostrar tus datos mediante dashboards

7:00

Repaso por Jupyter Notebook

7:00

Ejemplo de inferencia en twitter para producción

20:00

Creando nuestro modelo matematico

17:00

Automatización

24:00

Llevar tus cosas a producción

6:00

Machine Learning

Un poco de contexto sobre machine learning

10:00

Entrenando un modelo de Machine Learning

12:00

Modelos de regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad

Modelos canónicos y para que los usamos

17:00

Más modelos canonicos

Itera rápido o muere lento

Recolectando y limpiando nuestros datos

Implementando nuestros modelos de Machine Learning

Creando y ejecutando nuestro pipeline

Machine Learning

9:00

Estadística

Estadística y su aplicación en Data Science

Distribuciones de probabilidad

16:00

Inferencia estadística

Ejemplo de un modelo estadístico en un Testing A/B

Estadística

3:00

Herramientas clave que usa un data scientist

Herramientas que todos necesitamos

1:00

Servicios en la nube de Amazon: AWS / EC2

Obteniendo y explorando datos desde nuestra línea de comandos

Git

Construyendo un equipo de data science

Construyendo un equipo de Data Science

1:00

Ingenieros de datos, creadores de producto y data scientists

14:00

¿Qué sigue?

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Cierre del curso

Contenido complementario