El campo de la ciencia de datos abarca diversas técnicas y métodos utilizados para extraer conocimientos y perspectivas de los datos.
El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) son ambos subconjuntos de la ciencia de datos y se utilizan con frecuencia juntos para analizar y comprender los datos.
En la ciencia de datos, los algoritmos de ML se utilizan con frecuencia para construir modelos predictivos que pueden hacer predicciones basadas en datos históricos.
Estos modelos se pueden utilizar para tareas como clasificación, regresión y agrupamiento. Los algoritmos de ML incluyen regresión lineal, árboles de decisión y k-means. DL, por otro lado, es un subconjunto de ML que se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas, lo que permite que el sistema aprenda y mejore a través de la experiencia.
En este curso aprenderás sobre el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos, bibliotecas de Python como Pandas y Numpy utilizadas ampliamente en ciencia de datos, Matplotlib y Seaborn para visualización de datos, pasos de preprocesamiento de datos como codificación de características, escalado de características, etc., fundamentos del aprendizaje automático y diferentes algoritmos, computación en la nube para el aprendizaje automático, aprendizaje profundo y 5 proyectos como predicción de diabetes, predicción de precios de acciones, etc. ¡TODO LO MEJOR!
Complete Data Science BootCamp
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