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Aprende Ciencia de Datos en 7 días
Bienvenidos al curso de ciencia de datos
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Introducción, Buenas Prácticas y Trucos para el Éxito
Temario del Curso
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
¿Cuál es el perfil, la formación, la experiencia y el salario típicos de un científico de datos?
¿Qué hacen REALMENTE los científicos de datos?
¿Qué buscan los reclutadores en los aspirantes a científicos de datos?
¿Cuales son los trabajos en ciencia de datos disponibles?
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
Día 1: Mensaje de Bienvenida
Introducción al Proyecto y Data Wrangling
Tarea de Programación 1: Importar los datos y obtener un resumen estadístico
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Tratar los datos faltantes
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Realizar una codificación binaria (one-hot)
Ejercicio 3 [Opcional]
Escalado de variables: normalización y estandarización
Tarea de Programación 4: Realizar escalados (normalización y estandarización)
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Operaciones y Filtrado en Pandas
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Realizar un EDA básico en ambas clases
Ejercicio 6 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Funciones con Pandas
Ejercicio 7 [Opcional]
Tarea de Programación 8: Histogramas y Correlaciones
Ejercicio 8 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 1
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 1
Día 2: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Clave de Aprendizaje
Introducción a la Visualización de Datos
Tarea de Programación 1: Representar diagramas de pastel con Matplotlib
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Diagrama de Líneas Simple y Múltiple
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Representar nubes de puntos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Representar histogramas
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 5: Seaborn Parte 1
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Seaborn Parte 2
Ejercicio 6
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 2
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 2
Día 3: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto y Objetivos Claves de Aprendizaje
¿Qué es la regresión?
¿Qué es XG-Boost?
Tarea de Programación 1: Cargar las librerías y conjuntos de datos
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Análisis Exploratorio de los Datos (EDA) y Visualización
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Preparar los datos antes de entrenar el modelo
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar el modelo de XGBoost
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 3
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 3
Día 4: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
KPIs en Modelos de Clasificación
Tarea de Programación 1: Importar las librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Visualización de Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
La Regresión Logística
Tarea de Programación 3: Representar las características importantes
Tarea de Programación 4: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación logístico
Ejercicio 3 [Opcional]
Las Máquinas de Soporte Vectorial
Tarea de Programación 5: Entrenar y evaluar las máquinas de soporte vectorial
Los Bosques Aleatorios
Tarea de Programación 6: Entrenar y evaluar modelos de clasificación de bosques aleatorios
K Nearest Neighbors
Tarea de Programación 7: Entrenar y evaluar un clasificador K-Nearest Neighbors
Ejercicio 4 [Opcional]
Naïve Bayes
Tarea de Programación 8: Entrenar y evaluar un modelo de clasificación Naïve Bayes
Ejercicio 5 [Opcional]
Tarea de Programación 9: Comparar modelos de clasificación
Tarea de Programación 10: Conclusiones Finales
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 4
Solución del proyecto final: Parte 1
Solución del proyecto final: Parte 2
Solución del proyecto final: Parte 3
Conclusión del Día 4
Día 5: Mensaje de Bienvenida
Introducción y Resumen del Proyecto
¿Qué es AutoGluon?
Tarea de Programación 1: Importar AutoGluon, Librerías Clave y Datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 3: Visualización de los datos
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Entrenar Modelos de Regresión en Piloto Automático
Tarea de Programación 5: Evaluar Modelos de Regresión Entrenados
Ejercicio 4 [Opcional]
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 5
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 5
Día 6: Mensaje de Bienvenida
Resumen del Proyecto
Introducción a los hiperparámetros
Estrategias de Optimización
Tarea de Programación 1: Importar librerías y datasets
Ejercicio 1 [Opcional]
Tarea de Programación 2: Realizar limpieza de los datos
Tarea de Programación 3: Visualización de los Datos
Ejercicio 2 [Opcional]
Tarea de Programación 4: Preparar los datos para entrenar el modelo
Tarea de Programación 5: Entrenar el algoritmo de XG-Boost (sin optimización)
Ejercicio 3 [Opcional]
Tarea de Programación 6: Optimización con GridSearchCV
Ejercicio 4 [Opcional]
Tarea de Programación 7: Optimización por Búsqueda Aleatoria
Tarea de Programación 8: Optimización por Búsqueda Bayesiana
Enunciado del Proyecto Final
Proyecto Final del Día 6
Solución del Proyecto Final
Conclusión del Día 6
Tarea 1: Resumen del Proyecto
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la industria alimentaria
Tarea 2: Cargar y Explorar el Dataset
Tarea 3: Entrenar un modelo de redes neuronales profundos
Tarea 4: IA Explicable y comprender los modelos
Conclusión del Día 7
Matemáticas de la Regresión
Minimizar la suma de los cuadrados
Scikit Learn
XG-Boost Fundamentals
¿Qué es el Boosting?
Ensemble Learning
Inmersión Profunda en XG-Boost I
Inmersión Profunda en XG-Boost II
Balance de Sesgo y Varianza [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L2 - Regresión Ridge [Clase Opcional / Material Adicional]
Regularización L1 - Regresión Lasso [Clase Opcional / Material Adicional]
Trabajo Final del Curso (TFC)
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

instructor

5.0 /5
(25)

  • Avatar
    Nieves
    (5)
    One week of data science in Python: master the essentials in 7 days

    This course offers an intensive dive into data science using Python, perfect for those who want to learn fast with a hands-on approach. Over seven days, you'll learn to clean data with Pandas, explore patterns with visualizations, code in Python from scratch, and execute your first complete project.

  • Avatar
    María
    (5)
    The course is perfect if you want quick results

    Within days I was already creating graphics and analyzing data like a pro, the knowledge taught is impressive

  • Avatar
    Jorge
    (5)
    Surprised by what I learned

    I thought that in just a few days I wouldn't see much, but it gave me the key tools to start moving around in this world without feeling lost. It was the push I needed to stop being afraid of data.

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    Perfect for those of us with little time who want to learn right now

  • Avatar
    Javi
    (5)
    The push I needed

    I was surprised by how much progress you can make in just a few days when the content is so well organized like in this intensive and useful course

  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Intensive and incredibly effective

    I didn't think you could cover so much ground in just seven days, but this Python data science program is a marvel of synthesis. The lessons get straight to the point with essential libraries, and the practical exercises give you that feeling of real progress that's often missing in longer, tedious courses

  • Avatar
    Nicolás
    (5)
    Incredible how much you learn in such a short time. Very practical

  • Avatar
    Angel
    (5)
    Una semana de ciencia de datos en Python

    Designed for those seeking a quick and effective immersion into the world of data science, this course condenses essential fundamentals in just one week. Through daily projects, you'll learn to manipulate data with Pandas, visualize with Seaborn and Matplotlib, and build predictive models with Scikit-Learn and AutoGluon.

  • Avatar
    Rocío
    (5)
    Perfect for testing interest

    I like that it's like a quick dive before investing in longer specializations.

  • Avatar
    Silvana
    (5)
    An intense and productive week

    I loved the format of this course: in just seven days I covered key data science concepts with Python. Everything was direct and practical. Perfect for those of us who want to learn fast and apply it right away.

  • Avatar
    Gustavo
    (5)
    A week that transforms how you see data

    Taking the One Week of Data Science in Python course was like opening a door to a universe where data tells stories and Python is the language that translates them. In just seven days, I managed to understand concepts that once seemed complex to me: from data manipulation with pandas to visualization with matplotlib and seaborn, all explained in a clear, practical, and progressive way.

  • Avatar
    Sara
    (5)
    Intense but very hands-on

  • Avatar
    Jackeline
    (5)
    very good

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    It's totally worth it

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    I'm satisfied with the course

    I never thought I could do so much in so little time. The practical projects are amazing.

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    A week that changed everything: Data Science in Python

    In just one week, this course taught me the essentials of data science with Python. I learned how to handle data, run basic analyses and create visualizations. It was intense, but super practical. Highly recommended.

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Fresh take, data week!

    The course is designed by experts to fit your tight schedule while delivering comprehensive knowledge of data science fundamentals in record time.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Informative and no wasted time

    As someone working in data science, I can vouch for and recommend this course as a valuable opportunity to learn important skills like data management, this time with Python.

  • Avatar
    Caty
    (5)
    Intensive immersion, a rewarding learning experience

    Cursos.frogamesformacion was exceptional. The updated content reflected the latest trends in the field

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Exceptional

    Perfect for all of us looking to master data science in a short time. From data manipulation to algorithm implementation, each module contributes to comprehensive learning

  • Avatar
    José Jesús Jeremías
    (5)
    Practical and fun course

    It was an excellent choice, thanks. I hope you keep releasing more up-to-date courses on the world of data science.

  • Avatar
    Miguel Ángel
    (5)
    Brief but intense

    This is a short course, the title doesn't lie, in 7 days. But it's intense and you have to put in the work. Some topics might feel heavier than others, but once you do the tasks and try them out yourself you realize it was worth it. Maybe, out of all the courses I've done at Frogames, this is the one where you most need to dig into the documentation and, contrary to what the comment might sound like, that's a good thing because it pushes you out of your comfort zone

  • Avatar
    HECTOR
    (5)
    Great course

    As always, brilliantly explained, with detailed and in-depth advice

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Excellent course

    Very good, the topic and additional material were interesting, keep it up

  • Avatar
    ivan sergio
    (5)
    WOW...!!! What an Amazing Week...hehe

    Really Great course (As always...)... I congratulate you...!!!!

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