Ciencia de datos: Fundamentos de análisis de datos y aprendizaje automático

Si tienes curiosidad por el mundo de la ciencia de datos, pero te intimidan las matemáticas complejas y la codificación, este curso proporciona una introducción conceptual clara a los principios fundamentales de trabajar con datos y construir modelos predictivos. Al final de este curso, tendrá una comprensión sólida de todo el flujo de trabajo de ciencia de datos, desde la adquisición y preparación de datos hasta la evaluación y despliegue de modelos, lo que lo posicionará para un estudio especializado adicional en el campo. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología, los roles y el flujo de trabajo básicos utilizados en los proyectos modernos de ciencia de datos. * Aplicar técnicas esenciales de preparación de datos, incluida la limpieza, la transformación y la ingeniería de características. * Dominar los conceptos fundamentales del aprendizaje automático supervisado, incluidos los modelos de regresión y clasificación. * Analizar cómo se aplican algoritmos populares como modelos lineales y árboles de decisión para resolver problemas de negocios del mundo real. * Aprender la arquitectura básica y la función de las redes neuronales y los conceptos de aprendizaje profundo. El curso comienza definiendo conceptos clave y tipos de datos, luego avanza a través de los pasos estructurados de la canalización de aprendizaje automático, centrándose en la comprensión práctica sobre la teoría abstracta. Este curso está diseñado para principiantes absolutos interesados en el campo de la ciencia de datos o el aprendizaje automático.No se requiere experiencia previa en programación, conocimiento de estadísticas o matemáticas avanzadas. Comience su camino para convertirse en un profesional de datos alfabetizado hoy.