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Programa del Curso
Introducción
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El proceso Data Science
Funciones y responsabilidades de un Data Scientist
Preparación del entorno de desarrollo
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Bibliotecas, frameworks, lenguajes y herramientas
Desarrollo local
Desarrollo colaborativo basado en la web
Recogida de datos
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Diferentes tipos de datos
Estructurado
Bases de datos locales
Conectores de base de datos
Formatos comunes: xlxs, XML, Json, csv, ...
Ingestión, selección, limpieza y transformación Garantizar la calidad de los datos: corrección, significado y seguridad Informes de excepción
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Languages utilizado para la preparación, el procesamiento y el análisis
Lenguaje R Introducción a R Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica
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Python
Introducción a Python
Manipulación, procesamiento, limpieza y procesamiento de datos
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Análisis de datos
Machine Learning Supervisado vs no supervisado
-
Cuándo usar qué modelo
Requerimientos
- Una comprensión general de los conceptos de bases de datos
- Conocimientos básicos de estadística
35 horas
Testimonios (2)
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
El formador adaptó los materiales y contenidos a lo que creía que sería mejor para nosotros y lo consiguió. La calidad de la formación fue excelente.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática