Curso de Data Science II Machine Learning para la Ciencia de Datos de CoderHouse
$35.00
Aprende Machine Learning aplicado a proyectos reales: modelos predictivos, validación y visualización. 16 semanas con clases en vivo, nivel intermedio, contenido on-demand y proyecto final con feedback. Accede al curso ahora.
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Machine Learning para la Ciencia de Datos: enfoque práctico y profesional
El Curso de Data Science II: Machine Learning para la Ciencia de Datos te guía paso a paso para entrenar modelos, evaluar su rendimiento y convertir datos en decisiones de negocio. Combina clases en vivo, contenido on-demand y desafíos aplicados para que avances con ritmo constante.
Qué vas a aprender
- Entrenamiento de modelos para generar insights accionables orientados al negocio.
- Data wrangling y limpieza para preparar datasets y mejorar la calidad de las predicciones.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y visualización para encontrar patrones y comunicar hallazgos.
- Bases de datos y SQL (básico y avanzado) junto con adquisición de datos desde APIs y otros formatos.
- Storytelling con datos para presentar resultados de forma clara y persuasiva.
Modalidad, duración y dedicación
- En línea y en vivo, con profesores y mentores expertos.
- Duración: 16 semanas. Dedicación: 4 a 6 h/semana.
- Clases en vivo: 1 encuentro semanal de 2 horas.
- Nivel: intermedio.
Recursos y acompañamiento
- Contenido pregrabado 24/7 (videos, quizzes y materiales de referencia).
- Desafíos prácticos y proyecto final con feedback de tutores.
- Programa de empleabilidad y certificado de aprobación válido para tu CV.
Resultados que puedes esperar
- Modelo mental de ML para plantear problemas, seleccionar datos y evaluar soluciones.
- Mejor criterio analítico para leer métricas y tomar decisiones basadas en evidencia.
- Comunicación efectiva de hallazgos para áreas técnicas y de negocio.
Temario resumido (al final, para referencia rápida)
- Unidad 1: Retomando el impulso
- Unidad 2: Fundamentos de bases de datos
- Unidad 3: Data Acquisition
- Unidad 4: SQL Básico
- Unidad 5: SQL Avanzado
- Unidad 6: Otros formatos de bases de datos
- Unidad 7: API
- Unidad 8: Data Wrangling I
- Unidad 9: Data Wrangling II
- Unidad 10: Limpieza de Data
- Unidad 11: Exploratory Data Analysis (EDA)
- Unidad 12: Visualización de Datos
- Unidad 13: Storytelling
- Unidad 14: Datos espaciales y visualizaciones animadas
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