Python para Data Science & Machine Learning en 18 Días
Data Science extremo con Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit Learn, Tensorflow, Machine Learning, y todo lo demás
Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 60 h
19 unidades
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
"Python TOTAL" , el curso Best-Seller que ha enseñado Python desde cero a miles y miles, necesitaba un complemento perfecto: "Python TOTAL para Data Science y Machine Learning" . ¿Por qué hacía falta? Porque con este curso, además de aprender Python desde cero, podrás llevarlo hacia la ciencia del momento: Data Science (o Ciencias de la Información), para poder programar herramientas capaces de procesar cantidades monumentales de información, y de generar no solo visualizaciones relevantes, informativas y atractivas, sino también predicciones a partir de los datos que disponemos. Con "Python Total para Data science & Machine Learning" podrás ayudar a quienes toman decisiones a entender mejor el contexto y la realidad sobre la cual están operando, para poder ser eficaces, eficientes y acertivos en sus decisiones. ¿Que encontrarás en este curso? 18 días de aprendizaje intenso y práctico Cientos de ejercicios de código en la plataforma (3 por cada lección) Vientos de archivos de código descargable Proyectos díarios del mundo real para aplicar lo aprendido Decenas de bases de datos para prácticas Cuestionarios Lecciones teóricas y prácticas hechas con amor por la simplicidad ¿Qué temas cubre este curso? Python básico Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Scikit Learn Tensorflow Machine Learning Excel y Power BI para Data Science Algoritmos de Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Reforzamiento Bases de Datos APIs Deep Learning Etica y Provacidad en Data Science y muchísimo más ¿Por qué puedo ayudarte? Mi nombre es Federico Garay , soy instructor Best-Seller con la medalla "Socio de Udemy". Mis cursos han enseñado a cientos de miles de personas a programar, y mi calificación promedio no baja de 4.7 estrellas. Amo enseñar. Amo buscar la explicación simple de las cosas. Quiero que todos entiendan y que nadie se quede atrás. Contesto TODAS las preguntas de mis estudiantes en menos de 24-48 horas. Si ya has visto otros cursos exitosos como Python Total o Excel Total, no dudarás en aprender conmigo, porque además de crecer, te vas a divertir. ¿Puedes hacer este curso sin haber hecho el de Python Total? Claro que sí. En este curso retomamos de manera dinámica lo aprendido en Python TOTAL desde cero, para que nadie se quede afuera. No quiero que tengas que comprar nada extra , y quiero que con este curso obtengas todo el conocimiento y las habilidades necesarias para ser un científico de datos, ya sea que tengas experiencia, o que nunca hayas programado en tu vida. Estoy seguro de que no te arrepentirás, por eso te invito a probar el curso, y si no es lo que buscabas cuentas con la garantía de Udemy de devolución del 100% de tu dinero dentro de los 30 días. No le demos más vueltas, este es el curso que necesitas. Te espero en la lección #1 Fede
- Aplicarás el Data Science en proyectos de manipulación compleja de información.
- Escribirás código Python de manera global, con confianza y comodidad
- Usarás Pandas para limpiar, transformar, y analizar grandes conjuntos de datos
- Dominarás NumPy para operaciones matemáticas y estadísticas sobre grandes arrays de datos
- Crearás visualizaciones atractivas y reveladoras con Matplotlib, Seaborn y Sci-kit Learn
- Harás predicciones usando algoritmos de Machine Learning
Temario
UNIDAD 1 - DÍA 1 - PREPARACIÓN PARA PYTHON Y DATA SCIENCE · 10 leccionesUNIDAD 1 - DÍA 1 - PREPARACIÓN PARA PYTHON Y DATA SCIENCE
UNIDAD 1 - DÍA 1 - PREPARACIÓN PARA PYTHON Y DATA SCIENCE · 10 lecciones
UNIDAD 1 - DÍA 1 - PREPARACIÓN PARA PYTHON Y DATA SCIENCE
- Bienvenido al Curso de Python para Data Science
- Meta del Día 1
- Preguntas Frecuentes - Importante Leer
- Instalar Python y Jupyter
- Jupyter Notebooks
- Descarga los Archivos del Curso
- Introducción a la Programación Orientada a Objetos (OOP)
- Qué es Data Science
- Los 10 Errores más Comunes en Python
- Cierre del Día 1 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 2 - DÍA 2 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE I · 26 leccionesUNIDAD 2 - DÍA 2 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE I
UNIDAD 2 - DÍA 2 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE I · 26 lecciones
UNIDAD 2 - DÍA 2 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE I
- Meta del Día 2
- Guía para Ejercicios de Código
- Variables Numéricas en Python
- Ejercicio Variables Numéricas 1
- Ejercicio Variables Numéricas 2
- Ejercicio Variables Numéricas 3
- Variables de Texto
- Ejercicio Variables de Texto 1
- Ejercicio Variables de Texto 2
- Ejercicio Variables de Texto 3
- Función Type() en Python
- Ejercicio Type() 1
- Ejercicio Type() 2
- Ejercicio Type() 3
- Números en Python
- Ejercicio Números en Python 1
- Ejercicio Números en Python 2
- Ejercicio Números en Python 3
- Operaciones Matemáticas en Python
- Ejercicio Operaciones Matemáticas en Python 1
- Ejercicio Operaciones Matemáticas en Python 2
- Ejercicio Operaciones Matemáticas en Python 3
- Proyecto del Día 2: Programa un Conversor de Divisas
- Solución al Proyecto del Día 2
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 2
- Cierre del Día 2 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 3 - DÍA 3 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE II · 25 leccionesUNIDAD 3 - DÍA 3 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE II
UNIDAD 3 - DÍA 3 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE II · 25 lecciones
UNIDAD 3 - DÍA 3 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE II
- Meta del Día 3
- Strings en Python
- Ejercicio Strings 1
- Ejercicio Strings 2
- Ejercicio Strings 3
- Indexar Strings en Python
- Ejercicio Indexar Strings en Python 1
- Ejercicio Indexar Strings en Python 2
- Ejercicio Indexar Strings en Python 3
- Filtrar Strings en Python
- Ejercicio Filtrar Strings en Python 1
- Ejercicio Filtrar Strings en Python 2
- Ejercicio Filtrar Strings en Python 3
- Input en Python
- Ejercicio Input() en Python 1
- Ejercicio Input() en Python 2
- Ejercicio Input() en Python 3
- Formateo de Strings en Python
- Ejercicio Formateo de Strings en Python 1
- Ejercicio Formateo de Strings en Python 2
- Ejercicio Formateo de Strings en Python 3
- Proyecto del Día 3: Programa un Analizador de Texto
- Solución al Proyecto del Día 3
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 3
- Cierre del Día 3 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 4 - DÍA 4 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE III · 29 leccionesUNIDAD 4 - DÍA 4 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE III
UNIDAD 4 - DÍA 4 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE III · 29 lecciones
UNIDAD 4 - DÍA 4 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE III
- Meta del Día 4
- Listas en Python
- Ejercicio Listas en Python 1
- Ejercicio listas en Python 2
- Ejercicio listas en Python 3
- Tuplas en Python
- Ejercicio tuplas en Python 1
- Ejercicio tuplas en Python 2
- Ejercicio tuplas en Python 3
- Diccionarios en Python
- Ejercicio Diccionarios en Python 1
- Ejercicio Diccionarios en Python 2
- Ejercicio Diccionarios en Python 3
- Booleanos en Python
- Ejercicio Booleanos en Python 1
- Ejercicio Booleanos en Python 2
- Ejercicio Booleanos en Python 3
- Estructuras de Control en Python - IF
- Ejercicio de Control en Python - IF 1
- Ejercicio de Control en Python - IF 2
- Ejercicio de Control en Python - IF 3
- Estructuras de Control en Python - IF - ELIF - ELSE
- Ejercicio de Control en Python - IF - ELIF - ELSE 1
- Ejercicio de Control en Python - IF - ELIF - ELSE 2
- Ejercicio de Control en Python - IF - ELIF - ELSE 3
- Proyecto del Día 4: Programa una Agenda Telefónica
- Solución al Proyecto del Día 4
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 4
- Cierre del Día 4 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 5 - DÍA 5 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE IV · 25 leccionesUNIDAD 5 - DÍA 5 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE IV
UNIDAD 5 - DÍA 5 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE IV · 25 lecciones
UNIDAD 5 - DÍA 5 - CURSO INTENSIVO DE PYTHON - PARTE IV
- Meta del Día 5
- Loops en Python - Loop For
- Ejercicio Loops en Python - Loop For 1
- Ejercicio Loops en Python - Loop For 2
- Ejercicio Loops en Python - Loop For 3
- Función Range en Python
- Ejercicio Range en Python 1
- Ejercicio Range en Python 2
- Ejercicio Range en Python 3
- Loops en Python: Loop While
- Ejercicio Loop While 1
- Ejercicio Loop While 2
- Ejercicio Loop While 3
- Funciones en Python
- Ejercicio Funciones en Python 1
- Ejercicio Funciones en Python 2
- Ejercicio Funciones en Python 3
- Funciones que Llaman Funciones en Python
- Ejercicio Funciones que Llaman Funciones en Python 1
- Ejercicio Funciones que Llaman Funciones en Python 2
- Ejercicio Funciones que Llaman Funciones en Python 3
- Proyecto del Día 5: Programa un Generador de Tablas de Multiplicar
- Solución al Proyecto del Día 5
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 5
- Cierre del Día 5 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 6 - DÍA 6 - PANDAS - PARTE I · 35 leccionesUNIDAD 6 - DÍA 6 - PANDAS - PARTE I
UNIDAD 6 - DÍA 6 - PANDAS - PARTE I · 35 lecciones
UNIDAD 6 - DÍA 6 - PANDAS - PARTE I
- Meta del Día 6
- Importar Pandas en Python
- Tipos de Datos en Pandas
- Ejercicio Tipos de Datos en Pandas 1
- Ejercicio Tipos de Datos en Pandas 2
- Ejercicio Tipos de Datos en Pandas 3
- DataFrames en Pandas
- Ejercicio DataFrames en Pandas 1
- Ejercicio DataFrames en Pandas 2
- Ejercicio DataFrames en Pandas 3
- Series en Pandas
- Ejercicio Series en Pandas 1
- Ejercicio Series en Pandas 2
- Ejercicio Series en Pandas 3
- Operaciones Básicas con Series de Pandas
- Ejercicio Operaciones Básicas con Series de Panda 1
- Ejercicio Operaciones Básicas con Series de Panda 2
- Ejercicio Operaciones Básicas con Series de Panda 3
- Limpieza de Datos en Pandas
- Ejercicio Limpieza de Datos en Pandas 1
- Ejercicio Limpieza de Datos en Pandas 2
- Ejercicio Limpieza de Datos en Pandas 3
- Filtrado de Series en Pandas
- Filtrado de Series en Pandas 1
- Filtrado de Series en Pandas 2
- Filtrado de Series en Pandas 3
- Agregación de Series en Pandas
- Agregación de Series en Pandas 1
- Agregación de Series en Pandas 2
- Agregación de Series en Pandas 3
- Proyecto del Día 6: Programa un Análisis de Resultados Deportivos
- Solución al Proyecto del Día 6
- Respuestas al proyecto del Día 6
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 6
- Cierre del Día 6 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 7 - DÍA 7 - PANDAS - PARTE II · 37 leccionesUNIDAD 7 - DÍA 7 - PANDAS - PARTE II
UNIDAD 7 - DÍA 7 - PANDAS - PARTE II · 37 lecciones
UNIDAD 7 - DÍA 7 - PANDAS - PARTE II
- Meta del Día 7
- Trabajar con DataFrames de Pandas
- Trabajar con DataFrames de Pandas 1
- Trabajar con DataFrames de Pandas 2
- Trabajar con DataFrames de Pandas 3
- Ordenar y Agrupar DataFrames en Pandas
- Ordenar y Agrupar DataFrames en Pandas 1
- Ordenar y Agrupar DataFrames en Pandas 2
- Ordenar y Agrupar DataFrames en Pandas 3
- Fusionar DataFrames en Pandas con merge()
- Fusionar DataFrames con merge 1
- Fusionar DataFrames con merge 2
- Fusionar DataFrames con merge 3
- Combinar DataFrames en Pandas con join()
- Combinar DataFrames en Pandas con join() 1
- Combinar DataFrames en Pandas con join() 2
- Combinar DataFrames en Pandas con join() 3
- Concatenar DataFrames en Pandas con concat
- Concatenar DataFrames en Pandas con concat 1
- Concatenar DataFrames en Pandas con concat 2
- Concatenar DataFrames en Pandas con concat 3
- Datos Relacionados con el Tiempo en Pandas
- Datos Relacionados con el Tiempo en Pandas 1
- Datos Relacionados con el Tiempo en Pandas 2
- Datos Relacionados con el Tiempo en Pandas 3
- Abrir y Escribir Archivos desde Pandas
- Abrir y Escribir Archivos desde Pandas 1
- Abrir y Escribir Archivos desde Pandas 2
- Abrir y Escribir Archivos desde Pandas 3
- Acceder a Elementos del DataFrame con 'loc' e 'iloc'
- Acceder a Elementos del DataFrame con 'Ioc' e 'iloc' 1
- Acceder a Elementos del DataFrame con 'Ioc' e 'iloc' 2
- Acceder a Elementos del DataFrame con 'Ioc' e 'iloc' 3
- Proyecto del Día 7: Programa un Analizador de Ventas
- Solución al Proyecto del Día 7
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 7
- Cierre del Día 7 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 8 - DÍA 8 - NUMPY · 43 leccionesUNIDAD 8 - DÍA 8 - NUMPY
UNIDAD 8 - DÍA 8 - NUMPY · 43 lecciones
UNIDAD 8 - DÍA 8 - NUMPY
- Meta del Día 8
- Introducción a NumPy
- Introducción a NumPy 1
- Introducción a NumPy 2
- Introducción a NumPy 3
- Arrays de NumPy
- Examen NumPy
- Tipos de Arrays en NumPy
- Tipos de Arrays en NumPy 1
- Tipos de Arrays en NumPy 2
- Tipos de Arrays en NumPy 3
- Manipulación de Arrays en NumPy
- Manipulación de Arrays en NumPy 1
- Manipulación de Arrays en NumPy 2
- Manipulación de Arrays en NumPy 3
- Indexación y Segmentación en Arrays de NumPy
- Indexación y Segmentación en Arrays de NumPy 1
- Indexación y Segmentación en Arrays de NumPy 2
- Indexación y Segmentación en Arrays de NumPy 3
- Forma y Estructura de los Arrays de NumPy
- Forma y Estructura de los Arrays de NumPy 1
- Forma y Estructura de los Arrays de NumPy 2
- Forma y Estructura de los Arrays de NumPy 3
- Operaciones Avanzadas y Funciones Universales en NumPy
- Operaciones Avanzadas y Funciones Universales en NumPy 1
- Operaciones Avanzadas y Funciones Universales en NumPy 2
- Operaciones Avanzadas y Funciones Universales en NumPy 3
- Tratamiento de Datos Faltantes con NumPy
- Tratamiento de Datos Faltantes con NumPy 1
- Tratamiento de Datos Faltantes con NumPy 2
- Tratamiento de Datos Faltantes con NumPy 3
- Importación y Exportación de Datos con NumPy
- Importación y Exportación de Datos con NumPy 1
- Importación y Exportación de Datos con NumPy 2
- Importación y Exportación de Datos con NumPy 3
- Integración de NumPy con Pandas
- Integración de NumPy con Pandas 1
- Integración de NumPy con Pandas 2
- Integración de NumPy con Pandas 3
- Proyecto del Día 8: Programa un Análisis Meteorológico
- Solución al Proyecto del Día 8
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 8
- Cierre del Día 8 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 9 - DÍA 9 - MATPLOTLIB · 39 leccionesUNIDAD 9 - DÍA 9 - MATPLOTLIB
UNIDAD 9 - DÍA 9 - MATPLOTLIB · 39 lecciones
UNIDAD 9 - DÍA 9 - MATPLOTLIB
- Meta del Día 9
- Visualizaciones de Datos con Matplotlib
- Visualizaciones de Datos con Matplolib
- Estructura Principal de Matplotlib
- Estructura Principal de Matplotlib 1
- Estructura Principal de Matplotlib 2
- Estructura Principal de Matplotlib 3
- Gráficos de Línea (Line Plots) en Matplotlib
- Gráficos de Línea (Line Plots) en Matplotlib 1
- Gráficos de Línea (Line Plots) en Matplotlib 2
- Gráficos de Línea (Line Plots) en Matplotlib 3
- Histogramas en Matplotlib
- Histogramas en Matplotlib 1
- Histogramas en Matplotlib 2
- Histogramas en Matplotlib 3
- Gráficos Scatter en Matplotlib
- Gráficos Scatter en Matplotlib 1
- Gráficos Scatter en Matplotlib 2
- Gráficos Scatter en Matplotlib 3
- Gráfico Pastel (Pie Plot) con Matplotlib
- Gráfico Pastel (Pie Plot) con Matplotlib 1
- Gráfico Pastel (Pie Plot) con Matplotlib 2
- Gráfico Pastel (Pie Plot) con Matplotlib 3
- Creación de Múltiples Gráficos con Matplotlib
- Creación de Múltiples Gráficos con Matplotlib 1
- Creación de Múltiples Gráficos con Matplotlib 2
- Creación de Múltiples Gráficos con Matplotlib 3
- Estilo para tus Gráficos con Matplotlib
- Estilo para tus Gráficos con Matplotlib 1
- Estilo para tus Gráficos con Matplotlib 2
- Estilo para tus Gráficos con Matplotlib 3
- Crea Cualquier tipo de Gráficos desde Matplotlib
- Crea Cualquier tipo de Gráficos desde Matplotlib 1
- Crea Cualquier tipo de Gráficos desde Matplotlib 2
- Crea Cualquier tipo de Gráficos desde Matplotlib 3
- Proyecto del Día 9: Programa una Consulta Meteorológica Interactiva
- Solución al Proyecto del Día 9
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 9
- Cierre del Día 9 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 10 - DÍA 10 - SEABORN · 20 leccionesUNIDAD 10 - DÍA 10 - SEABORN
UNIDAD 10 - DÍA 10 - SEABORN · 20 lecciones
UNIDAD 10 - DÍA 10 - SEABORN
- Meta del Día 10
- Introducción a Seaborn
- Introducción a Seaborn
- Relación Estadística en Seaborn
- Relación Estadística en Seaborn
- Representación Distributiva en Seaborn
- Representación Distributiva en Seaborn
- Variables Categóricas en Seaborn
- Variables Categóricas en Seaborn
- Vista Múltiple para Datasets Complejos en Seaborn
- Vista Múltiple para Datasets Complejos en Seaborn
- Funciones de Nivel Inferior en Seaborn
- Funciones de Nivel Inferior en Seaborn
- Valores Preconfigurados y Personalizados en Seaborn
- Valores Preconfigurados y Personalizados en Seaborn
- Nivel de Figura vs. Nivel de Axes en Seaborn
- Nivel de Figuras vs. Nivel de Axes en Seaborn
- Proyecto del Día 10: Crea un Dashboard de Análisis Exploratorio de Datos
- Solución al Proyecto del Día 10
- Cierre del Día 10 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 11 - DÍA 11 - MACHINE LEARNING - PARTE I · 27 leccionesUNIDAD 11 - DÍA 11 - MACHINE LEARNING - PARTE I
UNIDAD 11 - DÍA 11 - MACHINE LEARNING - PARTE I · 27 lecciones
UNIDAD 11 - DÍA 11 - MACHINE LEARNING - PARTE I
- Meta del Día 11
- Qué es Machine Learning
- Aprendizaje Supervisado en Machine Learning
- Regresión Lineal en Machine Learning
- Regresión Lineal en Machine Learning 1
- Regresión Lineal en Machine Learning 2
- Regresión Lineal en Machine Learning 3
- Regresión Logística en Machine Learning
- Regresión Logística en Machine Learning 1
- Regresión Logística en Machine Learning 2
- Regresión Logística en Machine Learning 3
- Árboles de Decisión - Parte I
- Árboles de Decisión - Parte I (1)
- Árboles de Decisión - Parte I (2)
- Árboles de Decisión - Parte I (3)
- Árboles de Decisión - Parte II
- Árboles de Decisión - Parte II (1)
- Árboles de Decisión - Parte II (2)
- Árboles de Decisión - Parte II (3)
- Bosques Aleatorios en Machine Learning
- Bosques Aleatorios en Machine Learning
- Cómo Elegir el Mejor Algoritmo en Machine Learning
- Cómo Elegir el Mejor Algoritmo en Machine Learning
- Proyecto del Día 11: Crea un Análisis Predictivo para una Tienda Minorista
- Solución al Proyecto del Día 11
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 11
- Cierre del Día 11 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 12 - DÍA 12 - MACHINE LEARNING - PARTE II · 26 leccionesUNIDAD 12 - DÍA 12 - MACHINE LEARNING - PARTE II
UNIDAD 12 - DÍA 12 - MACHINE LEARNING - PARTE II · 26 lecciones
UNIDAD 12 - DÍA 12 - MACHINE LEARNING - PARTE II
- Meta del Día 12
- Aprendizaje No Supervisado en Machine Learning
- Agrupamiento de Promedios K en Machine Learning
- Agrupamiento de Promedios K en Machine Learning 1
- Agrupamiento de Promedios K en Machine Learning 3
- Análisis de Componentes Principales (PCA) en Machine Learning
- Análisis de Componentes Principales (PCA) en Machine Learning 1
- Análisis de Componentes Principales (PCA) en Machine Learning 2
- Análisis del Componentes Principales (PCA) en Machine Learning 3
- Descomposición de Valores Singulares (SVD) en Machine Learning
- Descomposición de Valores Singulares (SVD) en Machine Learning 1
- Descomposición de Valores Singulares (SVD) en Machine Learning 2
- Descomposición de Valores Singulares (SVD) en Machine Learning 3
- Redes Neuronales en Machine Learning
- Autoencoders en Machine Learning - Parte I
- Autoencoders en Machine Learning - Parte I
- Autoencoders en Machine Learning - Parte II
- Autoencoders en Machine Learning - Parte II
- Clustering Jerárquico en Machine Learning
- Cluster Jerárquico en Machine Learning 1
- Cluster Jerárquico en Machine Learning 2
- Cluster Jerárquico en Machine Learning 3
- Proyecto del día 12: Crea un código que Analice y Clasifique Clientes
- Solución al Proyecto del Día 12
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 12
- Cierre del Día 12 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 13 - DÍA 13 - MACHINE LEARNING - PARTE III · 22 leccionesUNIDAD 13 - DÍA 13 - MACHINE LEARNING - PARTE III
UNIDAD 13 - DÍA 13 - MACHINE LEARNING - PARTE III · 22 lecciones
UNIDAD 13 - DÍA 13 - MACHINE LEARNING - PARTE III
- Meta del Día 13
- Aprendizaje por Reforzamiento en Machine Learning
- Q-Learning en Machine Learning - Parte I
- Q-Learning en Machine Learning - Parte I (1)
- Q-Learning en Machine Learning - Parte I (2)
- Q-Learning en Machine Learning - Parte I (3)
- Q-Learning en Machine Learning - Parte II
- Q - Learning en Machine Learning - Parte II (1)
- Q - Learning en Machine Learning - Parte II (2)
- Q - Learning en Machine Learning - Parte II (3)
- SARSA en Machine Learning - Parte I
- SARSA en Machine Learning - Parte I
- SARSA en Machine Learning - Parte II
- SARSA en Machine Learning - Parte II
- Redes Q Profundas (DQN) en Machine Learning - Parte I
- Redes Q Profundas (DQN) en Machine Learning - Parte I
- Redes Q Profundas (DQN) en Machine Learning - Parte II
- Redes Q Profundas (DQN) en Machine Learning - Parte II
- Proyecto del Día 13: Crea un Juego de Navegación de Laberintos
- Solución al Proyecto del Día 13
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 13
- Cierre del Día 13 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 14 - DÍA 14 - ÉTICA Y PRIVACIDAD EN DATA SCIENCE · 21 leccionesUNIDAD 14 - DÍA 14 - ÉTICA Y PRIVACIDAD EN DATA SCIENCE
UNIDAD 14 - DÍA 14 - ÉTICA Y PRIVACIDAD EN DATA SCIENCE · 21 lecciones
UNIDAD 14 - DÍA 14 - ÉTICA Y PRIVACIDAD EN DATA SCIENCE
- Meta del Día 14
- Introducción a la Ética en Data Science
- Privacidad de los Datos en Data Science
- Anonimización de Datos en Data Science
- Anonimización de Datos en Data Science 1
- Anonimización de Datos en Data Science 2
- Anonimización de Datos en Data Science 3
- Pseudonimización de Datos en Data Science
- Pseudonimización de Datos en Data Science 1
- Pseudonimización de Datos en Data Science 2
- Pseudonimización de Datos en Data Science 3
- Sesgos en Data Science
- Sesgos en Data Science. Balanceo de Datos 1
- Sesgos en Data Science. Balanceo de Datos 2
- Sesgos en Data Science. Balanceo de Datos 3
- Desarrollo de Modelos Responsables en Data Science
- Ética del Uso de Datos a Gran Escala
- Proyecto del Día 14: Programa la Gestión Segura de Datos de Clientes
- Solución al Proyecto del Día 14
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 14
- Cierre del Día 14 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 15 - DÍA 15 - SCIKIT-LEARN · 32 leccionesUNIDAD 15 - DÍA 15 - SCIKIT-LEARN
UNIDAD 15 - DÍA 15 - SCIKIT-LEARN · 32 lecciones
UNIDAD 15 - DÍA 15 - SCIKIT-LEARN
- Meta del Día 15
- Introducción a Scikit-Learn
- Introducción a Scikit-Learn
- Preprocesamiento de Datos en Scikit-Learn
- Preprocesamiento de Datos en Scikit-Learn 1
- Preprocesamiento de Datos en Scikit-Learn 2
- Preprocesamiento de Datos en Scikit-Learn 3
- Selección y División de Datos con Scikit-Learn
- Selección y División de Datos con Scikit-Learn 1
- Selección y División de Datos con Scikit-Learn 2
- Selección y División de Datos con Scikit-Learn 3
- Pipelines y Automatización de Flujo de Trabajo en Scikit-Learn
- Pipelines y Automatización de Flujo de Trabajo en Scikit-Learn 1
- Pipelines y Automatización de Flujo de Trabajo en Scikit-Learn 2
- Pipelines y Automatización de Flujo de Trabajo en Scikit-Learn 3
- Evaluación de Modelos con Scikit-Learn
- Evaluación de Modelos con Scikit-Learn 1
- Evaluación de Modelos con Scikit-Learn 2
- Evaluación de Modelos con Scikit-Learn 3
- Ajuste de Hiperparámetros con Scikit-Learn
- Ajuste de Hiperparámetros con Scikit-Learn 1
- Ajuste de Hiperparámetros con Scikit-Learn 2
- Ajuste de Hiperparámetros con Scikit-Learn 3
- Documentación de Scikit-Learn
- Scikit-Spatial, Scikit-Time & Scikit-Image
- Scikit-Spatial
- Scikit-Time
- Scikit-Image
- Proyecto del Día 15: Optimiza Modelos de Machine Learning
- Solución al Proyecto del Día 15
- Soluciones para los Ejercicios de Código del Día 15
- Cierre del Día 15 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 16 - DÍA 16 - POWER BI · 13 leccionesUNIDAD 16 - DÍA 16 - POWER BI
UNIDAD 16 - DÍA 16 - POWER BI · 13 lecciones
UNIDAD 16 - DÍA 16 - POWER BI
- Meta del Día 16
- Instalar Power BI
- Estructura de Power BI
- Cargar Datos en Power BI
- Informes en Power BI
- Dashboards Interactivos en Power BI
- Conexión a Múltiples Fuentes de Datos
- Explorando Power Query
- Análisis de Datos Geográficos en Power BI
- Formato de Visualizaciones en Power BI
- Proyecto del Día 16: Análisis Logístico de Distribución
- Solución al Proyecto dle Día 16
- Cierre del Día 16 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 17 - DÍA 17 - PLOTLY & CUFFLINKS · 22 leccionesUNIDAD 17 - DÍA 17 - PLOTLY & CUFFLINKS
UNIDAD 17 - DÍA 17 - PLOTLY & CUFFLINKS · 22 lecciones
UNIDAD 17 - DÍA 17 - PLOTLY & CUFFLINKS
- Meta del Día 17
- Estructura de un Gráfico en Plotly
- Estructura de un Gráfico en Plotly
- Gráficos Básicos en Plotly - Parte I
- Gráficos Básicos en Plotly - Parte I
- Gráficos Básicos en Plotly - Parte II
- Gráficos Básicos en Plotly - Parte II
- Personalización de los Gráficos
- Personalización de los Gráficos
- Subplots y Facetas con Plotly
- Subplots y Facetas con Plotly
- Gráficos de Mapas en Plotly
- Gráficos de Mapas en Plotly
- Gráficos en 3D con Plotly
- Gráficos en 3D con Plotly
- Dashboards con Plotly Dash
- Dashboards con Plotly Dash
- Cufflinks: un Puente entre Pandas y Plotly
- Cufflinks: un Puente entre Pandas y Plotly
- Proyecto del Día 17
- Solución al Proyecto del Día 17
- Cierre del Día 17 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 18 - DÍA 18 - APIs · 13 leccionesUNIDAD 18 - DÍA 18 - APIs
UNIDAD 18 - DÍA 18 - APIs · 13 lecciones
UNIDAD 18 - DÍA 18 - APIs
- Meta del Día 18
- Qué Son las APIs
- Ejemplo de Uso de una API con Requests
- Ejemplo de Uso de una API con Requests
- Manejo de la Respuesta JSON de la API
- Manejo de la Respuesta JSON de la API
- Manejo de Errores en las Respuestas HTTP
- Manejo de Errores en las Respuestas HTTP (1)
- Manejo de Errores en las Respuestas HTTP (2)
- Recolectar Datos Usando APIs del Mundo Real
- Proyecto del Día 18
- Solución al Proyecto del Día 18
- Cierre del Día 18 - Preguntas Frecuentes
UNIDAD 19 - ¿OTRO DÍA MÁS? · 2 leccionesUNIDAD 19 - ¿OTRO DÍA MÁS?
UNIDAD 19 - ¿OTRO DÍA MÁS? · 2 lecciones
UNIDAD 19 - ¿OTRO DÍA MÁS?
- DÍA ESPECIAL
- Lección Extra: El Siguiente Paso
Certificado oficial
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
19 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
43 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Federico Garay.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 19 unidades · 467 lecciones · 60 h
- 12 meses de acceso
- 43 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Federico Garay; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
