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Data Science
Adquirí sólidos conocimientos en la aplicación de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) para el análisis profundo de datos. Entrená, validá y poné en marcha estos modelos para descubrir nuevos insights y resolver una gran variedad de problemas de negocio complejos.
Requisitos:
Conocimientos previos en razonamiento lógico formal. La formación previa en estadística y/o programación ayuda a resolver el prework pero no es excluyente ya que puede compensarse en el prework.\nNivel de lecto-comprensión de inglés medio.\nAprobar evaluación online y la entrevista de admisión.
A quién está dirigido:
el curso no está sesgado a gente con experiencia en programación. La ciencia de los datos tiene que ver con ser curioso: hacer nuevas preguntas, hacer nuevos descubrimientos y aprender cosas nuevas.
Certificación
Certificación Oficial por el Ministerio de Educación del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires
¿Por qué Data Science?
METODOLOGÍAS CIENTÍFICAS
- - Complejidad algorítmica: cómo utilizar la tecnología para luchar con enormes conjuntos de datos y trabajar con algoritmos complejos.
- - Cómo utilizar las nuevas tecnologías para obtener conocimientos claves para tu análisis.
ORIENTACIÓN A TÉCNICAS
- - Fundamentos de Python.
- - Visualización de datos, técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- - Problemas de regresión y clasificación. Clasificación de texto, análisis de series de tiempo y árboles de decisión.
- - Probabilidad e inferencia estadística. Análisis exploratorio de datos.
HERRAMIENTAS
- - Lenguaje de programación Python.
- - Librerías de Python: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, SciPy, Scikit-Learn, Statsmodel, Pickle, Flask.
- - JupyterLab, Anaconda y GitHub.
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Aprendé con profesionales y referentes de la industria
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