Big Data y Ciencia de Datos

Aprende las bases que te llevarán a ser un profesional de las ciencias de datos. Maneja grandes cantidades de información. Extrae, clasifica y procesa, y dale valor a estructuras y fuentes de datos.

Con este curso podrás:

  • Procesar grandes cantidades de Datos
  • Diseñar procesos de Big Data
  • Usar Python para proyectos de Data Science
  • Modelar tus primeros proyectos de Machine Learning

 

Temario del curso

 

Bienvenidos

  • Bienvenido al curso
  • ¿Qué es un Data Scientist?
  • Ejemplos de uso de Data Science
  • Cómo funciona una búsqueda de Google y el Algoritmo de Spotify
  • Retos de un data scientist
  • ¿Porqué surge Data Science ahora y no antes?
  • ¿En cuáles campos trabajan Data Scientists?
  • ¿Cuáles habilidades y herramientas usamos?

 

Workflow de un Data Scientist

  • Introducción a Python
  • Configurando un NoteBook
  • Guía de Jupyter
  • Continuando con nuestro ejemplo
  • Flujo de trabajo de un Data Scientist
  • Workflow Típico de un Data Scientist
  • Recolectar datos, limpiar datos dormir con sus datos
  • Modelos de datos
  • Construir un modelo
  • Validar su modelo y predecir el futuro
  • Comunicar los resultados
  • Algebra Lineal para Data Science
  • Básicos de Probabilidad

 

Automatización en Data Science

  • Hacer que las máquinas hagan todo
  • Objetos del mundo real en el espacio vectorial y métricas de distancia
  • Ejemplo de espacio vectorial y métricas de distancia

 

Conclusiones

  • Cómo ser un data Scientist
  • Cierre del curso
  • Desafío 01
  • Desafío 02

 


Datos técnicos:

  • Instructor: William Wolf
  • Formato: .MP4
  • Resolución: 1280x720p
  • Tamaño: 1.47 GB
  • Contenido: xx Videos
  • Duración: Xh xm
  • Nivel: Iniciación
  • Recursos adicionales: Incluidos
  • Fecha de publicación: 2016
  • Empresa: Platzi

 


 

Descargar Curso de Big Data y Ciencia de Datos  



 PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3

  
PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3

 


PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3  

 


PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3

 

PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3

 


PARTE 1 PARTE 2 PARTE 3

 

Contraseña / Password :  

www.niroqui.com

 

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