Cursos de Introduction to Data Science

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Código del Curso

intro2datascience

Duración

35 horas (usualmente 5 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • An understanding of mathematics and statistics.
  • Some programming experience, preferably in Python.

Audience

  • Professionals interested in making a career change 
  • People curious about Data Science and Data Analytics

Descripción General

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales que desean comenzar una carrera en Data Science .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Instalar y configurar Python y MySql.
  • Comprenda qué es la Data Science y cómo puede agregar valor a prácticamente cualquier negocio.
  • Aprende los fundamentos de la codificación en Python
  • Aprenda técnicas de Machine Learning supervisadas y no supervisadas, y cómo implementarlas e interpretar los resultados.

Formato del curso

  • Conferencia interactiva y discusión.
  • Muchos ejercicios y práctica.
  • Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Machine Translated

Programa del Curso

Day 1 

  • Data Science: an overview
  • Practical part: Let’s get started with Python - Basic features of the language 
  • The data science life cycle - part 1
  • Practical part: Working with structured data - the Pandas library

Day 2 

  • The data science life cycle - part 2
  • Practical part: dealing with real data
  • Data visualisation
  • Practical part: the Matplotlib library

Day 3

  • SQL - part 1
  • Practical part: Creating a MySql database with tables, inserting data and performing simple queries 
  • SQL part 2
  • Practical part: Integrating MySql and Python 

Day 4

  • Supervised learning part 1
  • Practical part: regression
  • Supervised learning part 2
  • Practical part: classification

Day 5

  • Supervised learning part 3
  • Practical part: building a spam filter
  • Unsupervised learning
  • Practical part: Clustering images with k-means

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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