Fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

La toma de decisiones basada en datos está en el corazón de la industria moderna, sin embargo, ingresar al campo de la ciencia de datos puede sentirse abrumador.Este curso simplifica el viaje al guiarlo a través de conceptos matemáticos básicos, fundamentos de programación y flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático. Al trabajar a través de explicaciones claras y ejercicios escritos estructurados, desarrollará la mentalidad práctica necesaria para resolver los desafíos de datos del mundo real. Qué aprenderá: - Comprenda los conceptos fundamentales en estadística, probabilidad y estructuras de datos. - Analice conjuntos de dados utilizando bibliotecas de marcos de data modernos y técnicas de manipulación. - Construya y evalúe modelos básicos de aprendizaje automático para clasificación y regresión. - Aplique los pasos de ingeniería de características y preprocesamiento para limpiar los datos desordenados del mundo real. - Explore los principios modernos de MLOps para el seguimiento y la gestión de los ciclos de vida del modelo. El curso comienza con la terminología esencial, los tipos de datos y los conceptos estadísticos fundamentales antes de pasar a la manipulación de datos práctica.Luego, avanzará a entrenar modelos de aprendizaje automático y comprender cómo mantenerlos en entornos de producción. Este curso está diseñado para principiantes absolutos, aspirantes a analistas de datos y desarrolladores de software que buscan la transición a la ciencia de datos, sin necesidad de experiencia previa.Comience a leer hoy para desarrollar sus habilidades fundamentales de ciencia de los datos y desbloquear nuevas oportunidades de carrera.