Python para Data Science & Machine Learning en 18 Días

Why take this course?
¡Bienvenido a "Python TOTAL para Data Science y Machine Learning"!🧙♂️📊✨
¿Por qué eligiste este curso?
Historia del Éxito: "Python TOTAL", el curso Best-Seller que ha transformado la forma en que miles de personas han aprendido Python, necesitaba un paso adelante: "Python TOTAL para Data Science y Machine Learning". Este curso es el complemento perfecto para aquellos que ya dominan los fundamentos de Python y desean sumergirse en el oasis de la ciencia de datos y el machine learning.
¿Qué te Aprenderá?
Este curso de 14 días estás lleno de:
- 300+ ejercicios prácticos que te asegurarán una comprensión sólida del código.
- Cientos de archivos de código para aprender y referenciar.
- Proyectos díarios que te conectarán con el mundo real.
- Decenas de bases de datos para practicar tus habilidades en un entorno rico y variado.
- Cuestionarios que te ayudarán a reforzar tu aprendizaje.
- Lecciones diseñadas con una claredad y simplicidad especiales, abarcando desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
Temas Cubiertos:
- Python Básico: La senda de entrada a la ciencia de datos.
- Pandas: Manejo y análisis de datos con una librería poderosa.
- NumPy: Herramientas para realizar operaciones matemáticas de alta velocidad.
- Matplotlib y Seaborn: Visualización de datos y presentación de hallazgos atractivos y significativos.
- Scikit Learn: Aplicaciones prácticas en aprendizaje automático supervisado.
- Tensorflow: Construcción de modelos de deep learning.
- Machine Learning: Entender e implementar algoritmos que aprendan y predezcan a partir de datos.
- Excel y Power BI: Herramientas indispensables para la visualización y análisis de grandes cantidades de data.
- Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado, Aprendizaje por Reforzamiento y Deep Learning.
- Bases de Datos: Interactuar eficientemente con las bases de datos.
- Etica y Provacidad en Data Science: Aplicar principios éticos en el uso de la ciencia de datos.
¿Y si ya Conoces Python?
Este curso es para ti si:
- Ya has completado "Python TOTAL" o tienes experiencia en Python.
- Eres un profesional de otros campos buscando transicionar a la ciencia de datos.
- Estás emocionado por el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning.
Compromiso con Ti:
- Cumplimiento Personal: Como instructor, comprometo a responder a todas tus preguntas en menos de 24-48 horas.
- Aprendizaje Continuo: Si ya has seguido otros cursos exitosos de Python Total o Excel Total, estarás en buenas manos para expandir tu conocimiento a la data science.
- Diversión Incluida: No solo crecerás profesionalmente, sino que también te disfrutarás en el proceso.
Garantía de Satisfacción:
"No arriesgas nada". Si al final del curso no estás satisfecho con el contenido, Udemy ofrece una garantía de devolución del dinero durante los primeros 30 días. 🛡️💰
¡Te Invito!
Así que, ¿cuándo comencemos? Me espero en la lección #1 para emprender este viaje hacia el dominio de la Data Science y Machine Learning con "Python TOTAL para Data Science y Machine Learning". 🚀💫
Con entusiasmo y dedicación, Fede 😊🙌
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Comidoc Review
Our Verdict
Federico Garay's 'Python para Data Science & Machine Learning en 18 Días' offers an engaging and thorough learning experience in the realms of Data Science, Machine Learning, and related tools through practical examples in Python. Although it demands dedication from learners with fast-paced content delivery, those committed will acquire data analysis expertise backed by hands-on practice and curated resources to support their journey.
What We Liked
- Comprehensive coverage of Data Science & Machine Learning tools with 25.5 hours of content
- Engaging teaching style and daily practical exercises by an experienced Udemy instructor
- Curated resources like code files, databases, and cheat sheets for better understanding
- Includes popular libraries such as NumPy, Pandas, TensorFlow, Scikit-Learn, & more
Potential Drawbacks
- Jupyter Notebooks setup might be challenging for some learners in the beginning phase
- Concepts are presented quite fast, which can overwhelm beginners with no prior exposure to Python
- Lack of closed captions and interactive discussions on certain complex topics
- Some content and library versions may require occasional updates