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Online en vivo
Curso de Data Science
•Corrección de proyectos prácticos
•Tutoría personalizada
•2 clases de prueba en tu primer curso
Unete a más de 300.000 estudiantes
Acerca del curso
Introducción
Requisitos
Certificado
¿Quiénes nos certifican?
Dedicación Alta
2 clases de prueba en tu primer curso
Te damos 2 clases de prueba en tu primer curso en Coderhouse y, si no cumplimos con tus expectativas, te devolvemos el 100% del dinero. Sin preguntas.
¿Qué es la CoderBeca?
Nuestra misión es democratizar la educación de calidad en Latinoamérica. Para eso, te ofrecemos una CoderBeca del 70% para que puedas capacitarte y crecer profesionalmente.
¿Cómo accedo?
El acceso a la CoderBeca es automático y para todos, solo debes cumplir con 2 requisitos una vez dentro del curso:
•Entregar tus proyectos prácticos en tiempo y forma
•Cumplir con el 70% de asistencia a las clases en vivo
Formas de pago
Paga con tarjeta de crédito, débito, efectivo, transferencia o depósito bancario.
Programa del curso de Data Science
1
A Necessidade de Informação na Indústria 4.0
2
Stack Tecnológico I e II
3
Introdução à Programação com Python I
4
Introdução à Programação com Python II
5
Programação com arrays: introdução ao NumPy
6
Introdução à Manipulação de Dados com Panda (Parte I)
7
Introdução à Manipulação de Dados com Panda (Parte II)
8
Gramática dos Gráficos I
9
Visualizações em Python (Parte I)
10
Visualizações em Python (Parte II)
11
Exploratory Data Analysis (EDA)
12
Linguagem de Consulta Estruturada - SQL - Parte I
13
Linguagem de Consulta Estruturada SQL - Parte II
14
Introdução ao Pyspark
15
Ferramentas de visualização
16
Gramática dos Gráficos II
17
Gramática dos Gráficos III
18
Inferência estatística e probabilidade
19
Estatística Descritiva
20
Análise Univariada
21
Análise Bivariada
22
Análise Multivariada
23
Introdução ao R
24
Data Acquisition I
25
Data Acquisition II
26
Data Wrangling I
27
Data Wrangling II
28
Data Wrangling III
29
Pré-processamento de dados
30
Introdução à Inteligência Artificial (IA)
31
Introdução à análise preditiva com regressão
32
Modelos Analíticos para Ciência de Dados I
33
Modelos Analíticos para Ciência de Dados II
34
Modelos Analíticos para Ciência de Dados III
35
Métodos para seleção de Features e Feature Importance
36
Workshop Análise Multivariada
37
Algoritmos de Classificação I
38
Algoritmos de Classificação II
39
Algoritmos de Classificação III
40
Modelos de Ensamble e Boosting
41
Algorítmos e Validação de Modelos de Machine Learning
42
Algoritmos de Clustering I
43
Algoritmos de Clustering II
44
Seleção de Algoritmo e Treinamento de Modelo I
45
Seleção de Algoritmo e Treinamento de Modelo II
46
Validação de Modelos - Métricas
47
Melhoria de Modelos de Machine Learning I
48
Melhora de Modelos de Machine Learning II
49
Implementação de Modelos - MLOPS
50
Datathon
51
Workshop
52
Apresentação de projetos
53
Apresentação de projetos
Clases online en vivo
Fechas
Modalidad:
Mes
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Más de 300.000 estudiantes nos recomiendan en todo Latinoamérica
Me gusto mucho la metodología de enseñanza, con hartos ejemplos y situaciones reales, práctica. También se agradece mucho la paciencia infinita con preguntas que se repetían y en entusiasmo de responder y ayudar siempre el mismo.
Camila Rojas
Diseño UX/UI
Quiero comentar que nunca pense estudiar online, pense que seria algo incomodo, hize el curso desarrollo web para inciarme en la programacion y al mismo tiempo probar los cursos online, y puedo decir: definitivamente me toco un profesor tan profesional, con una forma de enseñar muy simple donde cualquiera puede entender y los que no entendieron simplemente les volvio a explicar, me cambio la forma de pensar sobre estudiar online, puedo aprender desde la comodida de mi casa y con buen profesor. ahora espero tenerlo en los proximos cursos que hare. att Fabian Jugo
Fabian Jugo
Desarrollo Web
Excelente curso, un muy buen cuerpo docente y tutores, sin duda una experiencia que marcará el inicio de una gran futuro en el UX/UI, sigan así contribuyendo al desarrollo profesional de latinoamérica.
Felipe Madrid Rojo
Diseño UX/UI
Excelente experiencia con el curso, la profesora tiene un gran nivel tanto por su experiencia como CM como educadora, es capaz de entregar el contenido de forma didáctica y detallada, y a la vez responde todas las dudas que aparecen durante la clase. También se preocupa de actualizar el contenido si es necesario, de forma de entregarnos un material de calidad. Me gustó mucho cada vez que se refería a su propia experiencia y nos entregaba tips valiosos para nuestro trabajo como CM.
Sharon Moses
Community Manager & Publicidad
