Ciencia de Datos - Curso Completo
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Lo que aprenderás
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning
- Aplicar inteligencia artificial a problemas reales
Contenido del curso (40 lecciones)
01. ¿Qué es la ciencia de datos? - Curso Completo de Ciencia de Datos
02. El Ciclo del Dato - Curso Completo Ciencia de Datos
03. Tipos de variables y estructuras de datos - Curso Completo Ciencia de Datos
04. Muestreo, Sesgos y Representatividad - Curso Completo Ciencia de Datos
05. Tipos de análisis: descriptivo, inferencial, predictivo y causal - Curso Completo
06. Vectores y espacios vectoriales - Curso Completo Ciencia de Datos
07. Matrices y operaciones básicas - Curso Completo Ciencia de Datos
08. Determinantes, rango y sistemas lineales - Curso Completo Ciencia de Datos
09. Autovalores y autovectores - Curso Completo Ciencia de Datos
10. Descomposiciones importantes: PCA y SVD
11. Funciones, limites y continuidad - Curso Completo Ciencia de Datos
12. Derivadas y gradientes: tasa de cambio multivariable - Curso Completo Ciencia de Datos
13. Optimización: mínimos, máximos y método del gradiente descendente - Curso Completo
14. Convexidad y condiciones de óptimo global - Curso Completo Ciencia de Datos
15. Introducción al cálculo vectorial en modelos de ML - Curso Completo Ciencia de Datos
16. Fundamentos de probabilidad: axiomas y espacio muestral - Curso Completo Ciencia de Datos
17. Eventos independientes y condicionales - Curso Completo Ciencia de Datos
18. Distribuciones discretas: Bernoulli, Binomial, Poisson - Curso Completo Ciencia de Datos
19. Distribuciones continuas: Normal, Exponencial, Uniforme - Curso Completo Ciencia de Datos
20. Esperanza matemática, varianza y covarianza - Curso Completo Ciencia de Datos
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