Acerca de esta aplicación
Esta aplicación es una excelente opción para que los principiantes aprendan Data Science a través de tutoriales en video interactivos y lecciones de forma gratuita. Además, esta aplicación no requiere ningún proceso de registro, lo que la hace extremadamente fácil de usar y cómoda de usar.★ ¿Qué aprenderás en este curso? ★
1. El curso proporciona toda la caja de herramientas que necesita para convertirse en un científico de datos
2. Complete su currículum con las habilidades de ciencia de datos en demanda
3. Aprenda análisis estadístico, programación en Python con NumPy, pandas, matplotlib y Seaborn
4. Aprenda análisis estadístico avanzado, Tableau, aprendizaje automático con modelos estadísticos y scikit-learn, aprendizaje profundo con TensorFlow
5. Impresione a los entrevistadores mostrando una comprensión del campo de la ciencia de datos
6. Comprender las matemáticas detrás del aprendizaje automático
7. Comience a codificar en Python y aprenda a usarlo para el análisis estadístico
8. Realiza regresiones lineales y logísticas en Python
9. Ser capaz de crear algoritmos de Machine Learning en Python, usando NumPy, statsmodels y scikit-learn
10. Aplica tus habilidades a casos de negocios de la vida real
11. Use marcos de aprendizaje profundo de última generación como TensorFlow de Google
12. Desarrolle una intuición comercial mientras codifica y resuelve tareas con big data
13. Despliega el poder de las redes neuronales profundas
14. Mejore los algoritmos de aprendizaje automático mediante el estudio del ajuste insuficiente, el ajuste excesivo, el entrenamiento y la validación
15. Calienta tus dedos ya que estarás ansioso por aplicar todo lo que has aprendido aquí a más y más situaciones de la vida real.
16. Conviértase en científico de datos y sea contratado
17. Domine el aprendizaje automático y utilícelo en el trabajo
18. Aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia y redes neuronales con el último Tensorflow 2.0
19. Use herramientas modernas que usan las grandes empresas tecnológicas como Google, Apple, Amazon y Meta
20. Presentar proyectos de ciencia de datos a la gerencia y las partes interesadas
21. Aprende qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
22. Estudios de casos y proyectos de la vida real para entender cómo se hacen las cosas en el mundo real
23. Aprenda las mejores prácticas en lo que respecta al flujo de trabajo de ciencia de datos
24. Implementar algoritmos de aprendizaje automático
25. Aprende a programar en Python usando la última versión de Python 3
26. Cómo mejorar sus modelos de aprendizaje automático
27. Aprenda a preprocesar datos, limpiar datos y analizar grandes datos.
28. Cree una cartera de trabajo para tener en su currículum
29. Configuración del entorno de desarrollo para ciencia de datos y aprendizaje automático
30. Aprendizaje supervisado y no supervisado
31. Aprendizaje automático en datos de series temporales
32. Explore grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de visualización de datos como Matplotlib y Seaborn
33. Explore grandes conjuntos de datos y discuta datos usando Pandas
34. Aprenda NumPy y cómo se usa en Machine Learning
35. Una cartera de proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático para solicitar trabajos en la industria con todos los códigos y cuadernos provistos
36. Aprende sobre ingeniería de datos y cómo se utilizan herramientas como Hadoop, Spark y Kafka en la industria.
37. Todo el proceso de Data Science
38. Conceptos de nube y aplicación en Data Science
39. Conceptos de bases de datos
40. Fundamentos de estadísticas según sea necesario en Data Science
41. Visualizaciones para extracción y presentación de datos
42. Una visión general sobre el aprendizaje estadístico
43. Los fundamentos del aprendizaje automático
44. Python más avanzado para aplicar a Data Science
45. Comprender los conceptos básicos de probabilidad
46. Ser capaz de implementar estadísticas básicas
47. Comprender cómo usar varias distribuciones estadísticas
48. Aplicar métodos estadísticos y pruebas de hipótesis a problemas empresariales.
49. Comprender cómo funcionan los modelos de regresión
50. Implementar ANOVA de una y dos vías
51. Ser capaz de comprender diferentes tipos de datos
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