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Curso de Data Science

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Programa certificado por:

Acerca del curso

Introducción

Requisitos

Certificado

Duración: 27 semanas

2 clases semanales de 2 h

Dedicación Alta

Programa del curso

¡Aprovecha 2 clases de prueba!

Te damos 2 clases de prueba y, si el curso no cumple con tus expectativas, te devolvemos el 100% del dinero. Sin preguntas.

Programa del curso de Data Science

Clase 1

Opcional: Introducción a la ciencia de datos

Clase 2

La necesidad de la información en la Industra 4.0

Clase 3

Introducción a la programación con Python I

Clase 4

Introducción a la programación con Python II

Clase 5

Introducción a la librería científica con Python: Pandas (parte I)

Clase 6

Programación con arrays: introducción a NumPy

Clase 7

Introducción a la manipulación de datos con Pandas (parte 2)

Clase 8

Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte I)

Clase 9

Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte II)

Clase 10

Estadística descriptiva: cómo conocer los datos

Clase 11

Herramientas de visualización

Clase 12

Preprocesamiento estadístico de los datos

Clase 13

Introducción al análisis predictivo con regresión

Clase 14

Modelos Analíticos para DS I

Clase 15

Modelos Analíticos para DS II

Clase 16

Modelos Analíticos para DS III

Clase 17

Estudio de casos de Modelos Analíticos I

Clase 18

Estudio de casos de Modelos Analíticos II

Clase 19

Introducción al ML y la IA

Clase 20

Algoritmos y Validación de Modelos de ML

Clase 21

Stack Tecnológico del Data Scientist I

Clase 22

Stack Tecnológico del Data Scientist II

Clase 23

Tomando impulso

Clase 24

Data Acquisition I

Clase 25

Fundamentos de las bases de datos

Clase 26

Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 1

Clase 27

Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 2

Clase 28

Data Acquisition II

Clase 29

Data Wrangling I

Clase 30

Data Wrangling II

Clase 31

Workshop: limpieza de datos

Clase 32

Exploratory Data Analysis (EDA)

Clase 33

Introducción a la visualización de datos

Clase 34

Visualizaciones efectivas y Data Storytelling

Clase 35

GIS y datos espaciales

Clase 36

Análisis univariado y gráficos

Clase 37

Análisis bivariado

Clase 38

Análisis multivariado

Clase 39

Workshop: revisión de pares

Clase 40

En foco: selección y mejora de modelos

Clase 41

Introducción a Machine Learning

Clase 42

Algoritmos de clasificación

Clase 43

Algoritmos de clasificación y regresión

Clase 44

Algoritmos de Agrupación I

Clase 45

Algoritmos de Agrupación II, PCA y Detección de anomalías

Clase 46

Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo I

Clase 47

Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo II

Clase 48

Validación de modelos - Métricas

Clase 49

Mejora de Modelos de Machine Learning I

Clase 50

Mejora de Modelos de Machine Learning II

Clase 51

Modelos de Ensamble y Boosting Models

Clase 52

Despliegue de Modelos MLOps

Clase 53

Introducción a Deep Learning

Clase 54

Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural I

Clase 55

Introdución al Procesamiento de Lenguaje Natural II

Clase 56

Datathon

Clases online en vivo

Inscríbete a clases prácticas dictadas por profesores especialistas

¿Qué es la CoderBeca?

Nuestra misión es democratizar la educación de calidad en Latinoamérica. Para eso, te ofrecemos una CoderBeca del 70% para que puedas capacitarte y crecer profesionalmente.

¿Cómo accedo?

El acceso a la CoderBeca es automático y para todos, solo debes cumplir con 2 requisitos una vez dentro del curso:

•Entregar tus proyectos prácticos en tiempo y forma

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Hace unos meses terminé este curso hermoso en Coderhouse, en el que aprendí muchísimo y sin pensarlo, me abrió las puertas a este mundo maravilloso del UX Writing...

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UX Writing

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Product Management

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A melhor coisa que existe é ser usuário do produto/serviço da empresa em que trabalhamos. Nos últimos meses fui estudante do curso de Product Management da Coderhouse Brasil...

Joel Pereira Cirqueira

Product Management

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Introducción a la programación con Python II

Introducción a la librería científica con Python: Pandas (parte I)

Programación con arrays: introducción a NumPy

Introducción a la manipulación de datos con Pandas (parte 2)

Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte I)

Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte II)

Estadística descriptiva: cómo conocer los datos

Herramientas de visualización

Preprocesamiento estadístico de los datos

Introducción al análisis predictivo con regresión

Modelos Analíticos para DS I

Modelos Analíticos para DS II

Modelos Analíticos para DS III

Estudio de casos de Modelos Analíticos I

Estudio de casos de Modelos Analíticos II

Introducción al ML y la IA

Algoritmos y Validación de Modelos de ML

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Data Acquisition I

Fundamentos de las bases de datos

Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 1

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Data Acquisition II

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Data Wrangling II

Workshop: limpieza de datos

Exploratory Data Analysis (EDA)

Introducción a la visualización de datos

Visualizaciones efectivas y Data Storytelling

GIS y datos espaciales

Análisis univariado y gráficos

Análisis bivariado

Análisis multivariado

Workshop: revisión de pares

En foco: selección y mejora de modelos

Introducción a Machine Learning

Algoritmos de clasificación

Algoritmos de clasificación y regresión

Algoritmos de Agrupación I

Algoritmos de Agrupación II, PCA y Detección de anomalías

Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo I

Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo II

Validación de modelos - Métricas

Mejora de Modelos de Machine Learning I

Mejora de Modelos de Machine Learning II

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