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A lo largo del curso, se familiarizará con los operadores SQL comunes y descubrirá cómo combinar datos de diferentes fuentes. Temas avanzados como case st.atementos, el gobierno de datos y profiling también están cubiertos, lo que le da una comprensión claraanding de SQL para fines de ciencia de datos. Este curso es desarrollado e impartido por profesores experimentados de la Universidad Johns Hopkins. Buen detalle de información, me gustaría más apoyo para la utilización de Anaconda y Notebook. Este es el proceso de matrícula que tienes que seguir si quieres empezar a estudiar en la UOC por primera vez.
Modelos predictivos con aprendizaje automático
Por ejemplo, Python para la visualización de datos se analiza a lo largo de 5 secciones y 27 lecciones, incluyendo el examen de la materia desde varias bibliotecas de ciencia de datos diferentes, como Seaborn y Matplotlib. En este primer nivel incluimos aquellos cursos en línea que aportan una base de conocimientos para iniciarse en la ciencia de datos. Ofrecen una primera aproximación a los lenguajes y herramientas utilizados, así como una explicación de conceptos como Deep Learning o Machine Learning. Estos cursos han dejado satisfechos a cientos de miles de estudiantes que han obtenido el trabajo de sus sueños con las habilidades y el conocimiento adquirido durante el curso de los programas. Y con expertos experimentados y las asociaciones con universidades de fama mundial, creemos que todos podrán encontrar el mejor curso de ciencia de datos para ellos. En cuanto al contenido, este curso de ciencia de datos en línea es un poco diferente en comparación con las otras opciones mencionadas.
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- Centrado en los lenguajes de codificación Python y R, este curso de ciencia de datos de Udemy ofrece un enfoque único y multifacético del aprendizaje automático.
- Algunos campos con los que la ciencia de datos está estrechamente relacionada incluyen macrodatos, aprendizaje automático y minería de datos, entre otros.
- Y como se trata de un curso para todos los niveles de experiencia, puedes estar seguro de que cualquiera puede tomar la clase y aprender ciencia de datos.
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Como se mencionó anteriormente, no hay requisitos previos para tomar el curso, sin embargo, todos los módulos se basan en el material tratado en el primero. Todos los módulos del curso incluyen múltiples videos educativos y ejercicios de práctica, que cubren el qué, el por qué y el cómo de la ciencia de datos. Cada semana de aprendizaje se concluye con un cuestionario sobre el material de cada módulo.
Cursos en este programa
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