Fundamentos de aprendizaje automático y ciencia de datos

La ciencia de datos y el aprendizaje automático están transformando todas las industrias, pero comenzar puede sentirse abrumador con complejas matemáticas y obstáculos de codificación. Este curso rompe esas barreras, ofreciendo un camino estructurado y basado en texto para comprender cómo se construyen desde cero las decisiones basadas en datos y los modelos predictivos. Pasará de aprender conceptos básicos de datos a preparar con confianza conjuntos de dados y entrenar sus propios algoritmos predictivo. Lo que aprenderá: Comprenda los conceptos centrales de aprendizaje de máquina, la terminología fundamental y el ciclo de vida de la ciencia de los datos; Limpiar, analizar y visualizar datos utilizando bibliotecas Python modernas como pandas y NumPy; Construir, evaluar y ajustar modelos de aprendizajes automáticos supervisados y no supervisados; Implementar flujos de trabajo modernos, incluida la construcción básica de tuberías y las métricas de evaluación de modelos; Explorar conceptos fundamentales de la IA moderna, incluidos los patrones de alerta y las bases de datos vectoriales.