Carrera Científico de Datos con Python

Aprende desde el inicio del ciclo a programar con Python y las bases de estadística descriptiva para ingresar al mundo del análisis de datos.

➡️ Además, aplica algoritmos de Machine Learning desde la perspectiva teórica y práctica incluyendo una introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning) con TensorFlow.

➡️ Finalmente, realiza un proyecto en la plataforma Kaggle para poner en práctica todo lo aprendido.

✅ En databits trabajamos desde la nube con la plataforma Databricks en donde transversalmente, analizamos conceptos técnicos sobre el manejo de clústers y el uso de notebooks.

Al finalizar esta carrera tendrás la capacidad de:

1. Manejar los principales objetos de Python: tuplas, listas y diccionarios.

2. Crear funciones definidas por el usuario y estructuras iterativas.

3. Utilizar estadísticas descriptivas y visualizaciones para Análisis Exploratorio de Datos.

4. Comprender los conceptos básicos relacionados a Machine Learning.

5. Utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado para comprender interrelaciones en los datos.

6. Entrenar modelos para problemas de clasificación y regresión.

7. Buscar los hiperparámetros óptimos para minimizar el error de modelos predictivos.

8. Interpretar métricas de evaluación para encontrar un modelo campeón.

9. Entrenar modelos de redes neuronales profundas para datos tabulares e imágenes.

10. Iniciar tu profesión como Científico de Datos usando Python.

Fechas: Del 12 de abril al 10 de junio del 2021.

Días y horarios: Clases los días martes, miércoles y jueves en horario de 18h30 a 20h30 (COL, ECU, MEX, PE).

Duración: 40 horas de clase + 10 horas de trabajo autónomo en proyectos Kaggle.

Próxima edición: 21 de junio 2021.

Revisa el contenido completo en: https://databits.ai/carrera-cientifico-de-datos/