Aprende Machine Learning
Machine Learning está transformando industrias con su poder predictivo. Descubre por qué aprender Machine Learning es esencial, su rápido crecimiento laboral y cómo puede impulsar tu carrera. Nuestra plataforma ofrece una gran cantidad de ejercicios y proyectos para ayudarte a dominar esta tecnología de vanguardia.
Ejercicios populares
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Domina Pandas, la biblioteca más popular de Python para machine learning, con nuestro tutorial de python pandas. Aprende a crear DataFrames, limpiar datasets y más, con ejercicios desarrollados en 80 horas.
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Este tutorial interactivo te ayudará a familiarizarte con Numpy, dominar las funcionalidades más usadas y a limpiar tus primeros datasets.
Materiales de aprendizaje de Machine Learning
¡Domina el algoritmo boosting en Python! Aprende a implementar XGBoost para clasificación y regresión con una guía paso a paso. ¡Descubre más ahora!
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Este proyecto implica la limpieza y análisis de un conjunto de datos inmobiliarios utilizando Pandas, enfocándose en habilidades prácticas de ciencia de datos. Después de completar este proyecto, los estudiantes serán capaces de manejar, procesar y visualizar datos del mundo real de manera eficiente.
A la hora de construir un proyecto de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático hay cosas a tener en cuenta, especialmente si estás buscando trabajo. Aquí encontrarás consejos para hacer que un proyecto destaque entre la multitud, y una lista de sitios donde puedes encontrar conjuntos de datos útiles para poner en marcha tu proyecto.
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Aprende qué son los sistemas de recomendación, sus principales tipos y los algoritmos que los hacen funcionar. Una guía clara y pedagógica para estudiantes que comienzan en Machine Learning y Data Science.
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¡Aprende lo esencial del análisis de series temporales! Explora técnicas de pronóstico y patrones clave. Descubre cómo modelar y predecir tendencias de datos de manera efectiva.
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En este proyecto, aprenderás a estructurar un proyecto profesional en Python centrandote en analizar datos de biodiversidad y clima mediante consultas SQL y herramientas de Python como SQLAlchemy y Pandas.
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