Descripción del curso
Cada minuto, las computadoras de todo el mundo recopilan millones de gigabytes de datos. ¿Qué puedes hacer para darle sentido a esta montaña de datos? ¿Cómo utilizan los científicos de datos estos datos para las aplicaciones que impulsan nuestro mundo moderno?
La ciencia de datos es un campo en constante evolución que utiliza algoritmos y métodos científicos para analizar conjuntos de datos complejos. Los científicos de datos utilizan una variedad de lenguajes de programación, como Python y R, para aprovechar y analizar datos. Este curso se centra en el uso de Python en la ciencia de datos. Al final del curso, tendrá una comprensión fundamental de los modelos de aprendizaje automático y los conceptos básicos sobre el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA).
Usando Python, los estudiantes estudiarán modelos de regresión (lineal, multilineal y polinomial) y modelos de clasificación (kNN, logístico), utilizando bibliotecas populares como sklearn, Pandas, matplotlib y numPy. El curso cubrirá conceptos clave del aprendizaje automático, como: elegir la complejidad correcta, prevenir el sobreajuste, regularización, evaluar la incertidumbre, sopesar las compensaciones y evaluar modelos. La participación en este curso aumentará su confianza en el uso de Python, preparándolo para estudios más avanzados en aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), y avances en su carrera.
Los estudiantes deben tener una base mínima de conocimientos de programación (preferiblemente en Python) y estadísticas para tener éxito en este curso. Los requisitos previos de Python se pueden cumplir con un curso introductorio de Python ofrecido a través de Introducción a la programación con Python de CS50, y los requisitos previos de estadística se pueden cumplir a través de Fat Chance o con Stat110 ofrecido a través de HarvardX.
Lo que aprenderás
- Obtenga experiencia práctica y practique el uso de Python para resolver desafíos reales de ciencia de datos.
- Practique la programación y codificación de Python para modelado, estadística y narración de historias.
- Utilice bibliotecas populares como Pandas, numPy, matplotlib y SKLearn.
- Ejecute modelos básicos de aprendizaje automático utilizando Python, evalúe el rendimiento de esos modelos y aplíquelos a problemas del mundo real.
- Construya una base para el uso de Python en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, preparándolo para futuros estudios de Python.
Si es un entusiasta de los datos, un profesional de la informática experimentado o está interesado en ingresar a la industria de más rápido crecimiento, este programa de certificación profesional desentraña las complejidades del panorama de datos actual y lo equipa con las habilidades necesarias para crear datos eficientes, precisos y procesables. perspectivas.
Este programa de certificación profesional beneficiará a cualquier persona que posea o aspire a los siguientes puestos de trabajo: científico de datos, analista de datos, ingeniero de software, analista de inteligencia empresarial, ingeniero de aprendizaje automático, consultor de análisis de datos.
La demanda de especialistas en IA y ML crecerá un 40% entre 2023 y 2027.
La programación R tiene una gran demanda entre los científicos de datos. La encuesta salarial de Dice Technology realizada en diciembre de 2022 mostró que el salario promedio de los programadores de R aumentó un 3,8% con respecto a 2019.
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Previatura: para obtener el certificado profesional completo hay que realizar tambien el curso introductorio CS50: Introducción a la informática
A partir de CS50: Introducción a la informática, los estudiantes completarán una inmersión intensiva y completa en los conceptos básicos de la informática desarrollados por el renombrado profesor de la Universidad de Harvard, David J. Malan. El curso cubrirá conceptos como abstracción, algoritmos y estructuras y gestión de datos, que servirán como base sobre cómo se utilizan los datos para mejorar la toma de decisiones y las habilidades de pensamiento crítico.
Con nuestra ayuda, podrás dominar conceptos clave como Scratch, C, Python, SQL, algoritmos y estructuras de datos, preparándote para enfrentar con confianza las pruebas y proyectos prácticos.
