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Aprende Ciencia de Datos en 7 días
Bienvenidos al curso de ciencia de datos
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Introducción, Buenas Prácticas y Trucos para el Éxito
Temario del Curso
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
¿Cuál es el perfil, la formación, la experiencia y el salario típicos de un científico de datos?
¿Qué hacen REALMENTE los científicos de datos?
¿Qué buscan los reclutadores en los aspirantes a científicos de datos?
¿Cuales son los trabajos en ciencia de datos disponibles?
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
Día 1: Mensaje de Bienvenida
Introducción al Proyecto y Data Wrangling
Tarea de Programación 1: Importar los datos y obtener un resumen estadístico
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Tratar los datos faltantes
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Realizar una codificación binaria (one-hot)
Ejercicio 3 [Opcional]
Escalado de variables: normalización y estandarización
Tarea de Programación 4: Realizar escalados (normalización y estandarización)
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Operaciones y Filtrado en Pandas
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Realizar un EDA básico en ambas clases
Ejercicio 6 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Funciones con Pandas
Ejercicio 7 [Opcional]
Tarea de Programación 8: Histogramas y Correlaciones
Ejercicio 8 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 1
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 1
Día 2: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Clave de Aprendizaje
Introducción a la Visualización de Datos
Tarea de Programación 1: Representar diagramas de pastel con Matplotlib
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Diagrama de Líneas Simple y Múltiple
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Representar nubes de puntos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Representar histogramas
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Seaborn Parte 1
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Seaborn Parte 2
Ejercicio 6
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 2
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 2
Día 3: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Claves de Aprendizaje
¿Qué es la regresión?
¿Qué es XG-Boost?
Tarea de Programación 1: Cargar las librerías y conjuntos de datos
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Análisis Exploratorio de los Datos (EDA) y Visualización
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Preparar los datos antes de entrenar el modelo
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar el modelo de XGBoost
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 3
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 3
Día 4: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
KPIs en Modelos de Clasificación
Tarea de Programación 1: Importar las librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Visualización de Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
La Regresión Logística
Tarea de Programación 3: Representar las características importantes
Tarea de Programación 4: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación logístico
Ejercicio 3 [Opcional]
Las Máquinas de Soporte Vectorial
Tarea de Programación 5: Entrenar y evaluar las máquinas de soporte vectorial
Los Bosques Aleatorios
Tarea de Programación 6: Entrenar y evaluar modelos de clasificación de bosques aleatorios
K Nearest Neighbors
Tarea de Programación 7: Entrenar y evaluar un clasificador K-Nearest Neighbors
Ejercicio 4 [Opcional]
Naïve Bayes
Tarea de Programación 8: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación Naïve Bayes
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 9: Comparar modelos de clasificación
Tarea de Programación 10: Conclusiones Finales
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 4
Solución del proyecto final: Parte 1
Solución del proyecto final: Parte 2
Solución del proyecto final: Parte 3
Conclusión del Día 4
Día 5: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
¿Qué es AutoGluon?
Tarea de Programación 1: Importar AutoGluon, Librerías Clave y Datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Visualización de los datos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar Modelos de Regresión en Piloto Automático
Tarea de Programación 5: Evaluar Modelos de Regresión Entrenados
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 5
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 5
Día 6: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto
Introducción a los hiperparámetros
Estrategias de Optimización
Tarea de Programación 1: Importar librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar limpieza de los datos
Tarea de Programación 3: Visualización de los Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Preparar los datos para entrenar el modelo
Tarea de Programación 5: Entrenar el algoritmo de XG-Boost (sin optimización)
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Optimización con GridSearchCV
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Optimización por Búsqueda Aleatoria
Tarea de Programación 8: Optimización por Búsqueda Bayesiana
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 6
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 6
Tarea 1: Resumen del Proyecto
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la industria alimentaria
Tarea 2: Cargar y Explorar el Dataset
Tarea 3: Entrenar un modelo de redes neuronales profundos
Tarea 4: IA Explicable y comprender los modelos
Conclusión del Día 7
Matemáticas de la Regresión
Minimizar la suma de los cuadrados
Scikit Learn
XG-Boost Fundamentals
¿Qué es el Boosting?
Ensemble Learning
Inmersión Profunda en XG-Boost I
Inmersión Profunda en XG-Boost II
Balance de Sesgo y Varianza [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L2 - Regresión Ridge [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L1 - Regresión Lasso [Clase Opcional / Material Adicional]
Trabajo Final del Curso (TFC)
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

instructeur

5.0 /5
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  • Avatar
    Nieves
    (5)
    Une semaine de science des données en Python : maîtrise l'essentiel en 7 jours

    Ce cours t'offre une immersion intensive en science des données avec Python, idéal si tu veux apprendre vite et avec une approche appliquée. Au fil de sept jours, tu apprendras à nettoyer des données avec Pandas, explorer des patterns avec des visualisations, programmer en Python depuis zéro, et exécuter ton premier projet complet.

  • Avatar
    María
    (5)
    Le cours est parfait si tu veux des résultats rapides

    En l'espace de quelques jours, je créais déjà des graphiques et j'analysais des données sans problème, les connaissances enseignées sont impressionnantes

  • Avatar
    Georges
    (5)
    Surpris par ce que j'ai appris

    Je pensais que en quelques jours je ne verrais pas grand-chose, mais on m'a donné les outils clés pour commencer à me déplacer dans ce monde sans me sentir perdu, c'était l'impulsion dont j'avais besoin pour perdre ma peur des données.

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    Parfait pour ceux qui ont peu de temps et veulent apprendre maintenant

  • Avatar
    Javi
    (5)
    L'impulsion dont j'avais besoin

    J'ai été surpris par la rapidité des progrès en si peu de jours quand le contenu est aussi bien organisé que dans ce cours si intensif et utile

  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Intensif et extrêmement efficace

    Je ne pensais pas qu'on pouvait couvrir autant de terrain en seulement sept jours, mais ce programme de science des données en Python est une merveille de synthèse. Les leçons vont droit au but avec les bibliothèques essentielles, et les exercices pratiques te donnent cette sensation de progrès réel qui manque souvent dans les cours plus longs et fastidieux

  • Avatar
    Nicolas
    (5)
    C'est incroyable ce qu'on apprend en si peu de temps. Très pratique

  • Avatar
    Angel
    (5)
    Una semana de ciencia de datos en Python

    Conçu pour ceux qui recherchent une immersion rapide et efficace dans le monde de la science des données, ce cours condense les fondamentaux essentiels en une seule semaine. À travers des projets quotidiens, l'étudiant apprend à manipuler les données avec Pandas, visualiser avec Seaborn et Matplotlib, et construire des modèles prédictifs avec Scikit-Learn et AutoGluon.

  • Avatar
    Rocío
    (5)
    Parfait pour valider ton intérêt

    j'aime que ce soit comme une immersion rapide avant d'investir dans des spécialisations plus longues.

  • Avatar
    Silvana
    (5)
    Une semaine intense et productive

    J'ai adoré le format de ce cours : en seulement sept jours, j'ai vu des concepts clés de la science des données avec Python. Tout a été direct et pratique. Idéal pour ceux qui veulent apprendre vite et appliquer immédiatement.

  • Avatar
    Gustavo
    (5)
    Une semaine qui transforme ta vision des données

    Suivre le cours Une semaine de science des données en Python, c'était comme ouvrir une porte sur un univers où les données racontent des histoires et Python est la langue qui les traduit. En seulement sept jours, j'ai réussi à comprendre des concepts qui me semblaient auparavant complexes : de la manipulation de données avec pandas à la visualisation avec matplotlib et seaborn, tout expliqué de façon claire, pratique et progressive.

  • Avatar
    Sara
    (5)
    Intense mais très pratique

  • Avatar
    Jackeline
    (5)
    très bon

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    Ça vaut vraiment le coup

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    Je suis satisfait du cours

    Je n'aurais jamais pensé pouvoir faire autant en si peu de temps. Les projets pratiques sont au top.

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Une semaine transformatrice : Science des données en Python

    En une semaine seulement, ce cours m'a enseigné l'essentiel de la science des données avec Python. J'ai appris à manipuler des données, faire des analyses de base et des visualisations. C'était intense, mais super pratique. Plus que recommandé.

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Une contribution novatrice, la semaine des données!

    Le cours est conçu par des experts pour s'adapter à un agenda chargé tout en offrant des connaissances complètes sur les fondements de la science des données en un temps record.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Informatif et sans perte

    En tant que personne exerçant dans la science des données, je peux témoigner et recommander ce cours comme une excellente opportunité pour apprendre des compétences importantes comme la manipulation de données, cette fois avec Python.

  • Avatar
    Caty
    (5)
    Immersion intensive, une expérience d'apprentissage gratifiante

    Cursos.frogamesformacion a été exceptionnel. Le contenu à jour reflétait les dernières tendances du domaine

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    C'est exceptionnel

    Parfait pour tous ceux qui cherchent à maîtriser la science des données en peu de temps. De la manipulation de données à l'implémentation d'algorithmes, chaque module contribue à un apprentissage complet

  • Avatar
    José Jesús Jeremías
    (5)
    Cours pratique et divertissant

    C'était un excellent choix, merci. J'espère que vous continuerez à proposer davantage de cours actualisés sur le monde de la science des données.

  • Avatar
    Miguel Ángel
    (5)
    Bref mais intense

    C'est un cours court, le titre ne ment pas, en 7 jours. Mais c'est intense et tu dois vraiment te mettre au travail. Il y a des thèmes qui peuvent te sembler plus lourds que d'autres, mais dès que tu fais les tâches et que tu le testes par toi-même tu comprends que ça en valait la peine. Peut-être que, parmi les cours que j'ai suivis chez Frogames, c'est celui où tu as le plus besoin de chercher dans la documentation et contrairement à ce que le commentaire pourrait laisser penser, c'est une bonne chose parce que ça t'oblige à sortir de ta zone de confort

  • Avatar
    HECTOR
    (5)
    Bon cours

    Comme toujours, excellemment bien expliqué, avec des détails et en profondeur dans les conseils

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Excellent cours

    Très bon, la thématique était intéressante et le matériel complémentaire aussi, continuez comme ça

  • Avatar
    ivan sergio
    (5)
    WOW...!!! Quelle Bonne Semaine...je

    Très Bon le cours (Comme toujours...)... Je vous félicite ... !!!!

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Le pack ultime avec tous nos cours d'Analyse de Données avec R et Python pour devenir un vrai Data Scientist bien payé. Inclut les cours à venir et les mises à jour et améliorations des cours actuels

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Maîtrise les mathématiques essentielles pour le ML : Probabilité, Théorie de l'information et la statistique avec NumPy, TensorFlow et PyTorch de manière entièrement pratique

102 cours

Una semana de ciencia de datos en Python

Maîtrise les fondamentaux de la Science des Données rapidement et efficacement en une semaine ! Cours conçu spécialement pour les personnes occupées !

155 cours

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Apprends à programmer plus de 40 algorithmes de Machine Learning tant en Python qu'en R avec les experts en Data Science. Avec tout le code source et un livre offert en cadeau ! Plus de 50 heures de vidéotutoriels pour t'aider à maîtriser le ML !

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