Este curso ofrece una introducción completa a las herramientas y conceptos fundamentales para el análisis de datos.
Los participantes aprenderán a utilizar Numpy y Pandas, dos bibliotecas esenciales en el análisis de datos. Además, se enseñará cómo crear visualizaciones impactantes utilizando Matplotlib y Seaborn, lo cual es crucial para comprender mejor los datos.
El curso también cubre todos los pasos de preprocesamiento de datos, como el manejo de valores faltantes, la codificación de características y la escala de características.
Estos pasos son fundamentales para garantizar la calidad de los datos antes de aplicar modelos de aprendizaje automático. Además, se explorarán diferentes modelos de aprendizaje automático, como Random Forest, Decision Trees, KNN, SVM, Linear Regression y Logistic Regression.
Cada sesión de video discutirá primero los conceptos teóricos básicos detrás de estos algoritmos, seguidos de su implementación práctica.
Data Science and Machine Learning Basic to Advanced
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