Cursos de datos, IA y nube

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 1.2K

Reestructura DataFrames de un formato ancho a uno largo, apila y desapila filas y columnas y maneja DataFrames con múltiples índices.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.7+
• 1.2K

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 1.2K

Crea un asistente de atención al cliente paso a paso con el kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 1.2K

Aprende técnicas fundamentales de procesamiento de lenguaje natural con Python y aplícalas a datos reales.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 1.1K

Crea nuevas funciones para mejorar el rendimiento de tus modelos de machine learning.

• BásicoNivel de habilidad
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• 1.1K

Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.5+
• 1.1K

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

• AvanzadoNivel de habilidad
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• 988

Este curso se centra en la ingeniería de características y el machine learning para datos de series temporales.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 934

Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 926

Aprende los fundamentos de la validación de modelos y las técnicas de validación y empieza a crear modelos validados y de alto rendimiento.

• AvanzadoNivel de habilidad
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• 924

Desarrolla tus habilidades en programación orientada a objetos con descriptores, herencia multinivel y clases base abstractas.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.6+
• 897

Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales.

• IntermedioNivel de habilidad
• 4.4+
• 844

Aprende a crear tus propios paquetes Python para que el código sea más fácil de usar y compartir con otros.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 826

Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.

• BásicoNivel de habilidad
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• 815

En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.

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• 791

Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.

• BásicoNivel de habilidad
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• 785

Create interactive data visualizations in Python using Plotly.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 742

Aprende a empezar a desarrollar modelos de aprendizaje profundo con Keras.

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Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.

• IntermedioNivel de habilidad
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• 713

Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.

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• 698

Prepárate para tus próximas entrevistas de programación en Python.

• AvanzadoNivel de habilidad
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• 671

Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.

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• 659

Resuelve problemas de optimización del mundo real con SciPy y PuLP de Python, desde optimización básica hasta compleja y con restricciones.

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• 649

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas.

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• 636

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

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• 630

Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

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• 619

Utiliza las sofisticadas herramientas de visualización de Seaborn para hacer visualizaciones bellas e informativas con facilidad.

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Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.