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Con este curso podrás:

Procesar grandes cantidades de Datos

Procesar grandes cantidades de Datos

Diseñar procesos de  Big Data

Diseñar procesos de Big Data

Usar Python para proyectos de Data Science

Usar Python para proyectos de Data Science

Modelar tus primeros proyectos de Machine Learning

Modelar tus primeros proyectos de Machine Learning

Temario del curso

Bienvenidos

Bienvenido al curso
1:00
¿Qué es un Data Scientist?
7:00
Ejemplos de uso de Data Science
6:00
Cómo funciona una búsqueda de Google y el Algoritmo de Spotify
5:00
Retos de un data scientist
10:00
¿Porqué surge Data Science ahora y no antes?
4:00
¿En cuáles campos trabajan Data Scientists?
4:00
¿Cuáles habilidades y herramientas usamos?
7:00

Workflow de un Data Scientist

Introducción a Python
4:00
Configurando un NoteBook
10:00
Guía de Jupyter
2:00
Continuando con nuestro ejemplo
20:00
Flujo de trabajo de un Data Scientist
2:00
Workflow Típico de un Data Scientist
14:00
Recolectar datos, limpiar datos dormir con sus datos
7:00
Modelos de datos
5:00
Construir un modelo
15:00
Validar su modelo y predecir el futuro
6:00
Comunicar los resultados
10:00
Algebra Lineal para Data Science
2:00
Básicos de Probabilidad
2:00

Automatización en Data Science

Hacer que las máquinas hagan todo
Objetos del mundo real en el espacio vectorial y métricas de distancia
8:00
Ejemplo de espacio vectorial y métricas de distancia
18:00

Conclusiones

Cómo ser un data Scientist
12:00
Cierre del curso
Desafío 01
Desafío 02

Contenido complementario

¿Qué es big data y cuál es su papel en datascience?
11:00
Diploma del Curso de Big Data y Ciencia de Datos

¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!

Comparte tus logros con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.

Apenas termines el curso tendrás acceso al diploma digital y cuando finalices la carrera te enviaremos el diploma en papel a tu casa.

Los Profesores

William Wolf

William Wolf

@willwolf_

Mathematician & Data Scientist en ShopKeep.

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Plan Anual

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Plan sin Intereses

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Tendrás acceso al Taller de Startups.
Al finalizar las clases publicamos un examen de certificación. Los alumnos aprueban con 90% de calificación o más. El certificado demuestra que has aprendido y comprendido exitosamente los temas vistos. Si pierdes el examen puedes reintentarlo cada 12 horas
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German Blandin
German Blandin

Como curso introductorio esta muy bien. Recomendado para aquellos que quieran iniciar en Data Science.

JULIO POVEDA
JULIO POVEDA

El profesor es claro con sus explicaciones y los temas del curso enriquecen el aprendizaje de los estudiantes

Jaime
Jaime

La manera sencilla de explicar los temas, esto gracias al dominio y pedagogía del profesor, y lo mejor que es en español!

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Big Data y Data Science
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