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Oscar Andres
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Domina la ciencia de datos industrial con Python: Sigue el ciclo de un modelo de machine learning en este curso práctico y conviértete en un profesional exitoso
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Acerca de Oscar Andres
Como economista certificado en ciencia de datos y candidato a un Magíster en Métodos Cuantitativos, ofrezco más de 7 años de experiencia combinada en automatización de procesos y ciencia de datos en sectores tan diversos como banca, servicios sociales, telecomunicaciones, pensiones y seguros.
Con un enfoque en tecnologías de vanguardia como machine learning, ciencia de datos e inteligencia artificial, e Inferencia Causal, mi metodología flexible y adaptable permite implementar soluciones innovadoras que brindan a las empresas información valiosa y automatizada para mejorar sus procesos, gestionar riesgos y generar oportunidades de negocio.
Soy un líder creativo en el campo de la ciencia de datos, siempre en busca de nuevas formas de impulsar el éxito del equipo y de mis clientes.
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Acerca de la clase
- Educación general básica (EGB)
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Técnico superior
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Educación para adultos
Maestría / Magister
Diplomado
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Español
¿Te has sentido perdido en el mundo de la ciencia de datos y no sabes por dónde empezar a trabajar en la industria? ¡No estás solo! La ciencia de datos es un campo en auge que puede ser abrumador para los recién llegados, especialmente cuando se trata de aplicarlo en el mundo empresarial.
Este curso tiene como objetivo proporcionarte la guía que yo mismo necesitaba al principio de mi carrera en ciencia de datos industrial. Con él, aprenderás a aplicar técnicas de ciencia de datos utilizando Python para resolver problemas empresariales, tomar decisiones informadas y mejorar los procesos industriales.
Para lograrlo, el curso comienza con una introducción a Python, el lenguaje de programación más utilizado en el ámbito de la ciencia de datos. Luego, se sigue el ciclo de un modelo de machine learning aplicado a la industria, comenzando con la comprensión del negocio y de los datos que se van a trabajar. Después de esto, se explora y describe los datos para poder identificar patrones y relaciones en ellos. A continuación, se procede a la etapa de modelación, donde se utilizan técnicas de aprendizaje automático para crear modelos predictivos. Después de esto, se selecciona el mejor modelo y se procede a la etapa de productivización, donde se integra el modelo en el proceso industrial y se realiza un seguimiento y ajuste continuo.
A lo largo del curso, te guiaré en un proceso paso a paso para aplicar técnicas de ciencia de datos en diferentes áreas de la industria, siempre utilizando Python y siguiendo el ciclo de un modelo de machine learning. También incluiré casos de estudio y proyectos prácticos que te permitirán aplicar lo que aprendas en situaciones reales.
Ya sea que estés buscando iniciar una carrera en ciencia de datos o simplemente mejorar tus habilidades en el ámbito industrial, este curso es para ti. ¡Te ayudará a destacar en un mercado laboral cada vez más competitivo y a ser un profesional de ciencia de datos exitoso en la industria!
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