En este curso de ciencia de datos con Python desarrollarás una comprensión profunda de los conceptos y técnicas esenciales para analizar, interpretar y visualizar datos. Aprenderás a utilizar herramientas y lenguajes de programación populares en el campo, como Python y R, para extraer conocimientos valiosos de grandes conjuntos de datos, mejorando la toma de decisiones basada en datos en diversas industrias. Al finalizar este curso de ciencia de datos con Python, podrás: Objetivo 1. Comprender los fundamentos de la ciencia de datos. Objetivo 2. Implementar modelos en Python y técnicas multilineales para capturar relaciones complejas entre variables. Objetivo 3. Seleccionar modelos apropiados para tus datos y usar la validación cruzada como técnica para evaluar la generalización y evitar el sobreajuste en tus modelos. Objetivo 4. Comprender y manejar el equilibrio entre sesgo y varianza en los modelos, así como ajustar los hiper parámetros para optimizar su rendimiento. Objetivo 5. Utilizar la clasificación y regresión logística para resolver una variedad de problemas en ciencia de datos y análisis predictivo. Objetivo 6. Aplicar la regresión logística multinomial para problemas de clasificación con más de dos categorías. Objetivo 7. Utilizar Bootstrap, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para realizar inferencias en el contexto de la regresión lineal. Objetivo 8. Evaluar modelos de clasificación y seleccionar el más adecuado para nuestro caso.