Curso Python para data scientist avanzado- [MEGA]

Python para data scientist avanzado

Aumenta tus conocimientos sobre la ciencia de datos en Python, y domina una de las herramientas más avanzadas para Data Science. Desde un enfoque práctico explora en detalle qué ofrece machine learning. Aprovecha el paquete scikit-learn y conoce cómo usar web scraping para desarrollar tu proyecto de análisis de textos. Desarrolla y avanza en tu conocimiento del lenguaje de programación Python y usa este conocimiento para diferenciarte profesionalmente en este campo.

1. Machine Learning: modelización avanzada

• Validación interna y externa
• Validación externa en Python
• Qué es y cómo actúa el K-Fold
• Leave one out: en qué consiste
• Neural networks: fundamentos teóricos
• Neural networks en la práctica
• XGboost y los árboles de clasificación
• XGboost en Python

2. Funciones clave en Machine Learning

• Seleccionar en Machine Learning variables
• Selección automatizada de variables en Machine Learning
• Selección de parámetros en Machine Learning
• Selección automatizada de parámetros en Machine Learning
• Fundamentos del Principal Component Analysis (PCA)
• Variantes del PCA
• Imputación de valores en Machine Learning

3. Text Mining

• Introducción al Text Mining
• Primeros pasos: bag of words
• Stemming: procesamiento textual
• Análisis posicional del texto
• Traducción de variables textuales
• Sentiment analysis
• Clasificación automática de textos
• Topic Modeling en Python

4. Aproximación a Web scraping

• Introducción a Beautiful Soup
• Fundamentos básicos de código HTML
• Estructura tu web para usar Web scraping
• Obtener información a través del HTML
• Extracción de texto usando Beautiful Soup
• Obtención de información no textual
• Creación de un spider o crawler
• Errores y problemas frecuentes en el Web scraping

5. Ejercicio práctico sobre Web scraping y modelización

• Desafío: Web scraping y modelización
• Resolución: Web scraping y modelización

Capturas:

 

Datos técnicos:

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