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Cursos de Data Science

Data Science es un área muy amplia y comprende desde aprender a usar de forma más profesional las populares planillas electrónicas, organizar y limpiar bases de datos, aprender a hacer análisis exploratorio y estadístico para obtener información con inteligencia empresarial y por último también poder predecir comportamientos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. En Alura vas a aprender a manipular datos y sacar provecho de ellos con diferentes cursos:

Ciencia de datos: es responsable de aportar ideas. Dado un conjunto de datos, como la geolocalización de ciertos negocios en un determinado barrio o localidad, ¿Qué podemos concluir sobre la ubicación de los restaurantes que tienen más años de funcionamiento? Podríamos realizar análisis de cuáles variables son las que inciden en la durabilidad y estabilidad de un negocio a largo plazo y si la geolocalización es un ítem a considerar. Esto se puede hacer con datos en una macro de Excel y VBA, pero lo ideal es trabajar con lenguaje Python, con muchas bibliotecas disponibles para este tipo de trabajo.

Análisis exploratorio de datos: son métodos utilizados para visualizar nuestros datos y poder comenzar a hacer preguntas, levantar hipótesis y así direccionar mejor nuestros análisis.

Machine Learning: también se lo conoce como aprendizaje automático o automatizado, consiste en crear modelos entrenados para predecir alguna acción, hacer una predicción. Después de conocer bien un conjunto de datos, estos modelos nacen para poder ayudarnos en la toma de decisiones. Un ejemplo: ya sabemos dónde están los restaurantes con más años de funcionamiento en nuestro barrio, ¿Podríamos tener un modelo capaz de predecir la esperanza de vida de un nuevo restaurante en un nuevo punto?.

En nuestra jornada de Científico de Datos es importante entender los conceptos básicos de estadística para luego estudiar algoritmos de aprendizaje de máquina como ser: aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales y regresiones lineales.

Curso de Machine Learning: Introducción a sistemas de recomendación en Python

Realice este curso de Machine Learning y:

Aprende a pensar en heurísticas de recomendación

Genera recomendaciones basada en similaridad de usuarios

Cree sistemas basados en filtros colaborativos

Recomienda basado en modelos de itens y usuarios

Implementa el algoritmo K Nearest Neighbors desde cero

Entienda los desafios de sistemas de recomendación

Contenido Detallado

Heurísticas de recomendación

Introducción

Conociendo el dataset

Primer intento de un sistema de recomendación

Considerando 2 Variables, popularidad y notas

Sistemas de recomendación

Recomendación basada en similaridad de género

Visión general de abordajes de recomendación

Distancia entre usuarios

Concepto de distancia euclidiana

Distancia para varias dimensiones

Generalizando el cálculo de distancias

Creando funciones para el cálculo de distancias

Usuarios más próximos

Calculando la distacia de todos

Refinando el calculo de distancias

Generando recomendaciones con KNN

Identificando el usuario más próximo

Recomendando las películas del más próximo

Sugerencia en función de varios usuarios

Generalizando la recomendación para varios usuarios

Refinando el algoritmo de recomendación

Recomendaciones para un nuevo usuario

Filtrando películas populares

Valor mínimo de usuarios

Conclusión

Curso de Machine Learning: Lidiando con datos de muchas dimensiones

Realice este curso de Machine Learning y:

Aprende qué son los datos con alta dimensionalidad

Crea un modelo de Machine Learning para clasificación

Construye una matriz de correlación con Pandas y Seaborn

Aprende como seleccionar features con visualizaciones de los datos

Utiliza Scikit-learn para crear modelos de selección de features automáticos

Aprende a crear y a interpretar una matriz de confusión utilizando Scikit-learn

Aprende a utilizar técnicas avanzadas de reducción de dimensionalidad (PCA y T-SNE)

Contenido Detallado

Datos con muchas dimensiones

Introducción

La dimensionalidad de los datos

Preprocesamiento y baseline

Validando la baseline

Avanzando y explorando los datos

Construyendo una visualización

Mejorando la visualización

Trabajando con valores constantes

Datos correlacionados

Matriz de correlación #1

Matriz de correlación #2

Correlación y causalidad

Automatizando la selección de los datos

SelectKBest

Matriz de confusión

Selección con RFE

Visualizando los datos en el plano

Selección con RFECV

Visualizando los datos en el plano

PCA y TSNE

Conclusión

El mejor código actual de Alura es "1001cupons".

El principal código de descuento de Alura es "1001cupons". Los clientes obtienen hasta 20% de descuento. Se ha utilizado 41 veces.
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  • Domestika
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Índice de contenido de ofertas peruanas

  1. Cursos de Data Science
  2. Curso de Machine Learning: Introducción a sistemas de recomendación en Python
  3. Contenido Detallado
  4. Heurísticas de recomendación
  5. Sistemas de recomendación
  6. Distancia entre usuarios
  7. Usuarios más próximos
  8. Generando recomendaciones con KNN
  9. Refinando el algoritmo de recomendación
  10. Curso de Machine Learning: Lidiando con datos de muchas dimensiones
  11. Contenido Detallado
  12. Datos con muchas dimensiones

Preguntas frecuentes

  1. ¿Cómo usar un código de Alura?
  2. ¿Dónde hay información de Alura?
  3. ¿Qué es un cúpon de Alura?
  4. ¿Cuál es la dirección de Alura?
  5. Proporciona Alura envío gratuito ?

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En el contexto del Alura, es vital emplear métodos eficaces de seguimiento del aprendizaje y evaluación online que permitan a los estudiantes y educadores medir la comprensión y el avance de manera continua. A través de diversas estrategias, es posible optimizar el proceso educativo y garantizar que la adquisición de conocimientos sea efectiva y alineada con los objetivos del curso.

La implementación de autoevaluaciones periódicas facilita que los estudiantes realicen un autoexamen de sus fortalezas y debilidades, fortaleciendo así su autoregulación y responsabilidad educativa. Utilizando herramientas de evaluación online integradas en las plataformas de Alura, los alumnos pueden recibir retroalimentación inmediata, que les sirve de guía para enfocar sus esfuerzos en las áreas que requieren mayor atención.

La implementación de estos recursos de evaluación online complementa las estrategias didácticas y potencia el seguimiento del Alura, permitiendo que tanto estudiantes como educadores tengan un panorama claro del progreso y puedan ajustar las metodologías de enseñanza y estudio según las necesidades que surjan.

La retroalimentación constructiva es un pivote clave en los cursos en línea, elevando la calidad del Alura y la experiencia educativa. Este tipo de feedback efectivo es esencial para que alumnos y docentes identifiquen fortalezas y áreas de mejora de manera continua y orientada hacia el logro de objetivos didácticos.

Descuentos actuales en Alura

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Mejor descuento de Alura para clientes en Perúusd33
Códigos aprobados2
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