Machine learning y data science con scikit-learn y pyspark

🚀 Course Title: Machine Learning y Data Science con Scikit-Learn y PySpark 🤖📊

Course Headline: ¡Descubre las Claves del Big Data con Python! Aprende técnicas de Machine Learning y Ciencia de Datos aplicables en proyectos reales.

Course Description:

Este curso está diseñado para introducirte al universo fascinante de la Machine Learning (ML) y las Ciencias de Datos (CD) desde una perspectiva práctica, utilizando Python como lenguaje principal y herramientas esenciales como Scikit-Learn y PySpark. Si bien este curso se posiciona como una introducción, prepara para sumergirte en el mundo de los datos grandes y complejos, donde las decisiones basadas en análisis predictivo se vuelven esenciales.

Why Take This Course? 🤔💡

• Conceptos Fundamentales: Comprenderás los conceptos básicos de ciencias de datos y machine learning, y cómo estos se aplican en el mundo moderno.
• Herramientas de Python: Se familiarizarás con las librerías más populares y potentes para aplicar técnicas de ML a los datos, incluyendo Scikit-Learn y PySpark. Recomendamos la instalación de ANACONDA para una experiencia fluida.
• Entorno de Desarrollo Distribuido: Aprenderás sobre pyspark, una poderosa herramienta para trabajar con grandes volúmenes de datos de manera distribuida.
• Modelado y Algoritmos: Descubrirás los pasos clave para construir un modelo de ML e introducirás los algoritmos más relevantes para diferentes tipos de problemas.

Curso Estructura:

1. Introducción a las Ciencias de Datos y Machine Learning: 📈

   • Comprender las bases de la ML y CD.
   • Identificar el tipo de problema para el que se aplicará cada técnica.

2. Herramientas de Python para Data Science: 🐍

   • Instalación recomendada con ANACONDA.
   • Uso de Scikit-Learn y Matplotlib para modelado y visualización.

3. Tratamiento y Visualización de Datos: 📉🎨

   • Manejo efectivo de los datos con Python.
   • Creación de visualizaciones que aporten información clave para la toma de decisiones.

4. Construcción de un Modelo de Machine Learning: 🏗️

   • Proceso completo desde la adquisición de datos hasta la implementación del modelo.
   • Generación de funciones y selección de los mejores modelos aplicables.

5. Principales Algoritmos de Machine Learning: 🔬

   • Exploración de algoritmos clave en ML.
   • Aprender cómo resolver problemas comunes con estos algoritmos.

6. Scikit-Learn: Tu Asistente de ML: 🛠️

   • Introducción y aplicación de Scikit-Learn para problemas de ML.
   • Utilizar este toolkit para modelar, entrenar y evaluar tus datos.

7. PySpark: Big Data Made Simple: 🌐

   • Entender el ecosistema de Hadoop y cómo PySpark se encaja en él.
   • Aplicar técnicas de MapReduce y otras estrategias de procesamiento distribuido con PySpark.

8. Sistemas de Recomendación Basados en Contenidos: 🛍️

   • Conocer cómo los sistemas de recomendación funcionan detrás de escenas.
   • Aplicar técnicas de ML para generar recomendaciones personalizadas a gran escala.

¿Qué te Espera al Finalizar el Curso? 🎉

• Un entendimiento sólido de las fundamentales técnicas de ML y CD.
• Experiencia práctica con Python, Scikit-Learn y PySpark.
• La capacidad para construir y evaluar modelos de ML aplicables en proyectos reales.
• Herramientas y conocimientos para trabajar con grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

¡Inscríbete ya y comienza tu viaje en el mundo del Machine Learning y la Ciencia de Datos! 🚀🌟