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Clase 1
Introducción a la ciencia de datos
Clase 2
La necesidad de la información en la Industra 4.0
Clase 3
Introducción a la librería científica con Python: Pandas (parte I)
Clase 4
Introducción a la programación con Python I
Clase 5
Introducción a la programación con Python II
Clase 6
Programación con arrays: introducción a NumPy
Clase 7
Introducción a la manipulación de datos con Pandas (parte 2)
Clase 8
Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte I)
Clase 9
Visualización y primeros pasos con Data Science (Parte II)
Clase 10
Estadística descriptiva: cómo conocer los datos
Clase 11
Herramientas de visualización
Clase 12
Preprocesamiento estadístico de los datos
Clase 13
Introducción al análisis predictivo con regresión
Clase 14
Modelos Analíticos para DS I
Clase 15
Modelos Analíticos para DS II
Clase 16
Modelos Analíticos para DS III
Clase 17
Estudio de casos de Modelos Analíticos I
Clase 18
Estudio de casos de Modelos Analíticos II
Clase 19
Introducción al ML y la IA
Clase 20
Algoritmos y Validación de Modelos de ML
Clase 21
Stack Tecnológico del Data Scientist I
Clase 22
Stack Tecnológico del Data Scientist II
Clase 23
Tomando impulso
Clase 24
Data Acquisition I
Clase 25
Fundamentos de las bases de datos
Clase 26
Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 1
Clase 27
Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 2
Clase 28
Data Acquisition II
Clase 29
Data Wrangling I
Clase 30
Data Wrangling II
Clase 31
Workshop: limpieza de datos
Clase 32
Exploratory Data Analysis (EDA)
Clase 33
Introducción a la visualización de datos
Clase 34
Visualizaciones efectivas y Data Storytelling
Clase 35
GIS y datos espaciales
Clase 36
Análisis univariado y gráficos
Clase 37
Análisis bivariado
Clase 38
Análisis multivariado
Clase 39
Workshop: revisión de pares
Clase 40
En foco: selección y mejora de modelos
Clase 41
Introducción a Machine Learning
Clase 42
Algoritmos de clasificación
Clase 43
Algoritmos de clasificación y regresión
Clase 44
Algoritmos de Agrupación I
Clase 45
Algoritmos de Agrupación II, PCA y Detección de anomalías
Clase 46
Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo I
Clase 47
Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo II
Clase 48
Validación de modelos - Métricas
Clase 49
Mejora de Modelos de Machine Learning I
Clase 50
Mejora de Modelos de Machine Learning II
Clase 51
Modelos de Ensamble y Boosting Models
Clase 52
Despliegue de Modelos MLOps
Clase 53
Introducción a Deep Learning
Clase 54
Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural I
Clase 55
Introdución al Procesamiento de Lenguaje Natural II
Clase 56
Datathon
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•Desafíos y Proyecto final
•2 clases de prueba
•Acceso a la Bolsa de empleo
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No me cabe la felicidad en el corazón de haber cursado y aprobado el curso de Diseño UX/UI 😍
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Asly Arias
Diseño UX/UI
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John Benvin
UX Research
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JavaScript
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Fue una experiencia retadora pero llena de aprendizaje. ¡Gracias a ella pude descubrir mi línea de carrera y definitivamente es el #DiseñoDeInterfaces!
¡Vamos por más! 💪
Valeria Llerena
Diseño UX/UI
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