Curso Profesional de Data Science

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Llevar tus cosas a Producción

Llevar tus cosas a producción

5:00 min

Bases de datos: SQL o NoSQL

5:00 min

ETL

12:00 min

Mostrar tus datos mediante dashboards

7:00 min

Repaso por Jupyter Notebook

7:00 min

Ejemplo de inferencia en twitter para producción

20:00 min

Creando nuestro modelo matematico

17:00 min

Automatización

24:00 min

Llevar tus cosas a producción

6:00 min

Machine Learning

Un poco de contexto sobre machine learning

10:00 min

Entrenando un modelo de Machine Learning

12:00 min

Modelos de regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad

15:00 min

Modelos canónicos y para que los usamos

17:00 min

Más modelos canonicos

28:00 min

Itera rápido o muere lento

6:00 min

Recolectando y limpiando nuestros datos

23:00 min

Implementando nuestros modelos de Machine Learning

16:00 min

Creando y ejecutando nuestro pipeline

32:00 min

Machine Learning

9:00 min

Estadística

Estadística y su aplicación en Data Science

8:00 min

Distribuciones de probabilidad

16:00 min

Inferencia estadística

18:00 min

Ejemplo de un modelo estadístico en un Testing A/B

35:00 min

Estadística

3:00 min

Herramientas clave que usa un data scientist

Herramientas que todos necesitamos

1:00 min

Servicios en la nube de Amazon: AWS / EC2

18:00 min

Obteniendo y explorando datos desde nuestra línea de comandos

26:00 min

Git

24:00 min

Construyendo un equipo de data science

Construyendo un equipo de Data Science

1:00 min

Ingenieros de datos, creadores de producto y data scientists

14:00 min

¿Qué sigue?

¿Qué sigue?

Cierre del curso

1:00 min

Contenido complementario

8:00 min