Data Science de cero a experto

Aprenderemos los dos lenguajes más importantes en Ciencia de Datos para implementar cualquier técnica o modelo de análisis de datos, desde el nivel más básico hasta el avanzado.

Nuestro mundo no es unidimensional, sino multidimensional, y por tanto también nuestros datos. En este curso veremos los métodos de análisis de datos multivariantes (múltiples variables o columnas). Veremos, por ejemplo, métodos como PCA, AF, MDS, Clustering, Clasificación, Regresión, etc.

Cuando analizamos datos reales, podemos encontrarlos el problema de los valores atípicos (o outliers) y debemos saber cómo tratarlo y qué métodos robustos de análisis de datos se deben utilizar, por ejemplo, para detectar atípicos, hacer regresión robusta, PCA robusto, etc.

Cuando nuestros datos dependen del tiempo se le conocen como "series temporales", por ejemplo, datos financieros, de ventas, de evolución de enfermedades como el coronavirus, del tiempo, etc. En este curso aprenderás los métodos para analizar y predecir series de tiempo.

Cuando tenemos múltiples series de tiempo medidas a la vez y queremos crear modelos predictivos para analizar esos datos y predecir datos futuros que desconocemos. Por ejemplo, datos financieros, de ventas en una empresa donde se midan varias características o índices, datos médicos donde se miden diferentes características de los pacientes, etc.

Tendrás acceso sin límite de tiempo y para toda la vida, así podrás hacer los cursos a tu propio ritmo.

Todos los cursos vienen acompañados de libros y material suplementario, así como resúmenes, datos y códigos.

Precios competitivos para que el aprendizaje de calidad esté al alcance de todos.