Fundamentos de ciencia de datos: análisis de datos, aprendizaje automático y herramientas de desarrollo

La ciencia de datos moderna requiere tanto habilidades analíticas como prácticas confiables de ingeniería de software.Este curso escrito presenta técnicas clave de análisis de datos, algoritmos fundamentales de aprendizaje automático y herramientas esenciales para desarrolladores utilizadas para construir, administrar y compartir proyectos de datos reproducibles. Aprenderá a limpiar y analizar datos, entrenar modelos predictivos de línea de base y administrar su entorno de desarrollo de manera eficiente. Qué aprenderá: Comprender la terminología básica y los conceptos fundamentales en el análisis de datos y el aprendizaje automático; Explorar y resumir conjuntos de datos utilizando técnicas de manipulación de datos estructurados; Construir y evaluar modelos predictivos básicos para tareas de clasificación y regresión; Navegar por sistemas de archivos y ejecutar scripts de manera eficiente utilizando el comando terminal El curso comienza con definiciones claras y conceptos fundamentales antes de pasar a recorridos prácticos de código y ejercicios de flujo de trabajo.El curso se centra en la implementación de la plataforma de desarrollo de aplicaciones de código abierto Docker. Está diseñado específicamente para principiantes sin experiencia previa en codificación o ciencia de datos.Da el primer paso para dominar el análisis de datos y las herramientas modernas de desarrollo hoy mismo.