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Curso de Data Science

Curso de Data Science

TripleTen

Curso online


2.436

Duración : 9 Meses

¿Tienes vocación por la obtención y análisis de grandes volúmenes de datos? ¿Buscas un curso que te brinde nuevas metodologías en la interpretación de información relevante?

Lectiva.com, dispone en su portal de educativo el innovador centro Practicum, experto en formación de profesionales como tú, que quieren especializarse en la recolección de datos para hacer uso de ellos, en el análisis del comportamiento del usuario, así como, en la realización de nuevas oportunidades de negocio.

Este curso de Data Science, es impartido en modalidad online, con una duración de nueve meses en los cuales dispondrás de material teórico, que pondrás en práctica al realizar más de quince proyectos basados en datos reales de diversos sectores: comercio electrónico, desarrollo de juegos, industria minera, etc.

¿Qué estas esperando? Las plazas se están agotando, reserva la tuya haciendo clic en el botón verde, pide información. Una vez completes tus datos, serás atendido por un asesor totalmente gratis, quien estará para ayudarte a resolver dudas y acompañarte en tu proceso de inscripción.

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Objetivos

Hazte data scientist en 9 meses.

A quién va dirigido

El programa está diseñado para adultos (18+) que quieren cambiar de carrera y adquirir nuevas aptitudes.

Requisitos

Aunque la experiencia en programación, matemáticas o datos sería definitivamente útil, puedes aprender con los programas de este centro desde cero. -- Si necesitas ayuda extra para dominar Python o para entender problemas de matemáticas, un equipo estará ahí para ayudarte. Si tienes experiencia en la industria de la tecnología, la curva de aprendizaje será menos empinada, pero aún así tendrás mucho que aprender. Y muchos de los estudiantes no son principiantes.

Temario completo de este curso

Resumen del Contenido

  • Python básico
  • Preprocesamiento de datos
  • Análisis exploratorio de datos
  • Análisis de datos estadísticos
  • Proyecto integrado 1
  • Introducción al machine learning
  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje Automático en Negocio
  • Proyecto integrado 2
  • Álgebra lineal
  • Métodos numéricos
  • Series temporales
  • Aprendizaje automático para textos
  • Recopilación y almacenamiento de datos (SQL)
  • Visión artificial
  • Aprendizaje no supervisado
  • Proyecto final
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