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Bienvenidos a nuestro curso de Data Science aplicado a Negocios
Introducción al curso
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Trucos clave y mejores prácticas
El temario del curso y estrategias clave de aprendizaje
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
Introducción al caso práctico y objetivos clave de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 1
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 2
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 3
Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 4
Tarea 4: La limpieza de los datos
Tarea 5: Entender la teoría de Random Forest, Regresión Logística y Redes Neuronales
Tarea 6: Entender los KPIs
Tarea 7: Construir y entrenar un clasificador basado en la regresión logística
Tarea 8: Construir y entrenar un clasificador usando Random Forest
Tarea 9: Construir y entrenar un clasificador usando Redes Neuronales Artificiales
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Llevar a cabo la visualización de los datos
Tarea 4: Entender la teoría detrás del algoritmo de K-Means
Tarea 5: Encontrar el número óptimo de clusters utilizando la técnica del codo
Tarea 6: Aplicar el clustering con K-Means para segmentar el mercado
Tarea 7: Entender la teoría detrás del análisis de componentes principales
Tarea 8: Entender la teoría detrás de los auto encoders
Tarea 9: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 1
Tarea 10: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 2
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 1
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 2
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 3
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 4
Tarea 4: Entender la teoría de Facebook Prophet
Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 1
Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 2
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Cargar y explorar el dataset
Tarea 3: Visualización de los datos
Tarea 4: Entender la teoría detrás de las redes neuronales
Tarea 5: Entender la teoría detrás del aprendizaje por transferencia
Tarea 6: Cargar un modelo con pesos pre entrenados
Tarea 7: Construir y entrenar una ResNet
Tarea 8: Evaluar la eficacia del modelo entrenado
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2
Tarea 4: Llevar a cabo la limpieza de los datos
Tarea 5: Eliminar los signos de puntuación
Tarea 6: Eliminar las stopwords
Tarea 7: Llevar a cabo la tokenización y vectorización de las palabras
Tarea 8: Ejecutar el flujo de limpieza de texto
Tarea 9: Idea intuitiva de Naive Bayes
Tarea 10: Entrenar un clasificador con Naive Bayes
Tarea 11: Evaluar el clasificador Naive Bayes entrenado
Tarea 12: Entrenar y evaluar un clasificador utilizando regresión logística
Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje
Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Visualización y exploración inicial de los datos
Tarea 4: Entender la teoría del ResNet, RNC y aprendizaje por transferencia
Tarea 5: Construir y entrenar clasificadores ResNet
Tarea 6: Evaluar la calidad del modelo ResNet entrenado
Tarea 7: Entender la idea detrás del modelo de segmentación ResUNet
Tarea 8: Construir y entrenar un modelo de segmentación ResUNet
Tarea 9: Evaluar la calidad del modelo ResUNet entrenado
Bonus 1 - El libro resumen del curso
Bonus 2 - Un caso práctico adicional
Bonus 3 - 3 proyectos top para iniciar tu carrera como científico de datos
Enhorabuena por completar el curso de Machine Learning de la A a la Z

instructeur

5.0 /5
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  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Approche pragmatique et opérationnelle

    Apprendre à prendre des décisions basées sur des données réelles m'a donné un énorme avantage concurrentiel et une vision beaucoup plus analytique sur comment optimiser les processus commerciaux

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    j'adore les cours comme ça, pratiques

    Je pense que c'est la pratique qui fait le maître, et définitivement ici chez Frogames ils comprennent ça, c'est pour ça que j'adore leurs cours, très pratiques et accompagnés par les instructeurs

  • Avatar
    Nieves
    (5)
    Data Science appliqué aux Affaires 6 Études de Cas Réels : transforme les données en décisions stratégiques

    Ce cours t'enseigne à résoudre des problèmes réels du monde des affaires grâce aux techniques de science des données, intelligence artificielle et apprentissage automatique. À travers six cas pratiques, tu apprendras à construire des modèles prédictifs pour réduire la rotation du personnel, optimiser les diagnostics médicaux, prédire les prix, détecter les défauts, analyser les sentiments sur les réseaux sociaux et segmenter les clients pour le marketing.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Data Science qui transforme les entreprises

    J'ai appris à résoudre des problèmes commerciaux avec Data Science, depuis la prédiction des ventes jusqu'à l'optimisation des opérations, c'était incroyablement utile. Je ne doute pas que j'appliquerai chaque leçon dans mon travail quotidien

  • Avatar
    Georges
    (5)
    Enfin, je vois la valeur de la donnée

    On nous enseigne souvent la théorie mais pas comment l'appliquer, et voir ici six problèmes commerciaux réels décomposés m'a permis de comprendre comment mes analyses impactent la rentabilité d'une entreprise, c'est exactement ce que je cherchais pour améliorer mon profil professionnel.

  • Avatar
    Javi
    (5)
    Très utile au quotidien

    J'ai beaucoup aimé qu'ils utilisent des exemples qui se passent vraiment dans les entreprises, donc tu ne sens pas que tu perds ton temps avec des théories ennuyeuses. Ça t'aide à voir des opportunités où avant tu ne voyais qu'un tas de chiffres qui ne te disaient rien. C'est un outil génial pour mieux comprendre comment tout fonctionne.

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    Contenu de haute qualité

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    Les cas d'étude réels offrent une vision différente par rapport à quand on t'explique seulement la théorie

  • Avatar
    Angel
    (5)
    Data Science aplicado a Negocios | 6 Casos de Estudio Reales

    Ce cours est conçu pour ceux qui souhaitent appliquer la science des données dans des contextes commerciaux réels. À travers six cas pratiques, l'étudiant apprend à développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning et traitement du langage naturel (NLP) pour résoudre des problèmes concrets dans des domaines comme les ressources humaines, la santé, le marketing et la logistique.

  • Avatar
    Rocío
    (5)
    montre comment appliquer les techniques de science des données directement à des problèmes commerciaux réels.

  • Avatar
    María
    (5)
    Les cas d'étude réels sont dingues

    Ça m'a aidé à voir comment appliquer la data science dans mon travail quotidien et maintenant je prends des décisions plus éclairées. c'est un cours qui t'illumine et te donne des outils réels pour le monde du travail

  • Avatar
    Sara
    (5)
    Apprendre avec des exemples réels

  • Avatar
    Jackeline
    (5)
    .

    Chaque cas d'étude a été comme ouvrir une fenêtre sur un problème réel

  • Avatar
    Gustavo
    (5)
    Data Science appliqué aux Affaires: Stratégie, analyse et résultats réels

    Le cours Data Science appliqué aux Affaires — 6 Études de Cas Réels est une véritable immersion dans le pouvoir transformateur des données quand elles s'alignent sur des objectifs commerciaux concrets. Ce qui le fait ressortir n'est pas seulement la qualité technique, mais son approche pratique et stratégique: chaque étude de cas s'appuie sur des situations réelles qui permettent de comprendre comment l'analyse de données a un impact direct sur la prise de décision.

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    Je peux maintenant analyser les données de mon entreprise et prendre de meilleures décisions

    Je n'aurais jamais pensé que la data science pouvait être aussi pratique et utile pour mon business. Ça m'a changé la façon de voir les données.

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Très recommandé, très professionnels

    À travers 6 études de cas, j'ai appris à résoudre des problèmes concrets et à communiquer les insights de manière claire. C'était comme avoir une expérience professionnelle en moins de temps.

  • Avatar
    ivan sergio
    (5)
    Wow...

    "Excellent cours, très bien expliqué et surtout très pratique."

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Instructeurs experts dans le domaine

    J'ai suivi le cours Data Science appliqué aux Affaires, et je dois dire qu'il a dépassé mes attentes sur bien des points. Dès le premier module, j'ai remarqué que ce cours ne se concentre pas seulement sur la théorie, mais offre aussi une application pratique à travers six études de cas réelles qui sont vraiment pertinentes pour le monde des affaires actuel.

  • Avatar
    Caty
    (5)
    très bonne méthodologie d'enseignement

    Pour continuer à progresser avec les fondamentaux appliqués

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Très content!

    Un cours très utile et que j'ai beaucoup aimé

  • Avatar
    Alvaro
    (5)
    Sympa

    Sympa (agréable) et utile

  • Avatar
    Jesús
    (5)
    Excellent !

    Idéal si tu as suivi le cours Machine Learning de A à Z, puisqu'on revisit des algorithmes que tu as déjà vus mais cette fois avec des cas réels. L'apprentissage devient plus facile avec des exemples. Bravo pour le cours !!!

  • Avatar
    Yeison
    (5)
    Excellent cours pratique

    Ce cours aide à appliquer tous les concepts de Data Science vus dans les cours précédents, avec des scénarios habituels. Le résultat est excellent

  • Avatar
    Joël
    (5)
    Cours recommandé

    Un cours très complet où tu mets en pratique tous les concepts appris, et le mieux c'est qu'il s'applique à des cas réels, ce qui t'aide dans ta vie professionnelle. Le meilleur cours 100% recommandé

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excellent

    Cours très intéressant avec des exemples géniaux.

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155 cours

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Appliquer des connaissances en analyse de données et statistique en R et Python à des données épidémiologiques de la COVID19

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Résous 6 problèmes du monde des affaires : Crée des modèles d'IA, DL et NLP pour prédire les ventes, améliorer le marketing ou optimiser les opérations en RH ou RP

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