Fundamentos de la ciencia de datos con Python y aprendizaje automático

Para comenzar una carrera en ciencia de datos, es necesario dominar tanto los conceptos estadísticos como las habilidades prácticas de programación. Al final de este programa, poseerá el conocimiento crítico necesario para estructurar problemas de datos, implementar soluciones utilizando Python e interpretar con confianza los resultados de los algoritmos fundamentales de aprendizaje automático. Lo que aprenderás: * Comprender los pasos esenciales del ciclo de vida de la ciencia de datos, desde la adquisición de datos hasta la implementación del modelo. * Dominar la programación Python fundamental, incluyendo la configuración de entorno robusto y el uso eficaz de sugerencias de tipo para código limpio. * Aplicar bibliotecas estándar como NumPy y Pandas para una limpieza de datos eficiente, transformación y análisis de datos exploratorios. * Construir, entrenar y evaluar modelos clásicos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados utilizando Scikit-learn. * Practicar la interpretación de las métricas del modelo y comunicar los resultados analíticos claramente a audiencias técnicas y no técnicas. * Configurar la persistencia del modelo básico y los patrones de serialización para la preparación simple de MLOps. El contenido comienza con la terminología básica y la configuración de su entorno de desarrollo, luego progresa a través de técnicas de manipulación de datos, modelado estadístico y proyectos prácticos diseñados para solidificar su comprensión.Este curso está diseñado exclusivamente para principiantes sin experiencia previa en programación o ciencia de datos. Todos los conceptos fundamentales se explican de forma clara y sistemática.Comience su viaje hacia convertirse en un científico de datos competente hoy.