Curso de Data Science II Machine Learning para la Ciencia de Datos de CoderHouse

Machine Learning para la Ciencia de Datos: enfoque práctico y profesional

El Curso de Data Science II: Machine Learning para la Ciencia de Datos te guía paso a paso para entrenar modelos, evaluar su rendimiento y convertir datos en decisiones de negocio. Combina clases en vivo, contenido on-demand y desafíos aplicados para que avances con ritmo constante.

Qué vas a aprender

• Entrenamiento de modelos para generar insights accionables orientados al negocio.
• Data wrangling y limpieza para preparar datasets y mejorar la calidad de las predicciones.
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y visualización para encontrar patrones y comunicar hallazgos.
• Bases de datos y SQL (básico y avanzado) junto con adquisición de datos desde APIs y otros formatos.
• Storytelling con datos para presentar resultados de forma clara y persuasiva.

Modalidad, duración y dedicación

• En línea y en vivo, con profesores y mentores expertos.
• Duración: 16 semanas. Dedicación: 4 a 6 h/semana.
• Clases en vivo: 1 encuentro semanal de 2 horas.
• Nivel: intermedio.

Recursos y acompañamiento

• Contenido pregrabado 24/7 (videos, quizzes y materiales de referencia).
• Desafíos prácticos y proyecto final con feedback de tutores.
• Programa de empleabilidad y certificado de aprobación válido para tu CV.

Resultados que puedes esperar

• Modelo mental de ML para plantear problemas, seleccionar datos y evaluar soluciones.
• Mejor criterio analítico para leer métricas y tomar decisiones basadas en evidencia.
• Comunicación efectiva de hallazgos para áreas técnicas y de negocio.

Temario resumido (al final, para referencia rápida)

• Unidad 1: Retomando el impulso
• Unidad 2: Fundamentos de bases de datos
• Unidad 3: Data Acquisition
• Unidad 4: SQL Básico
• Unidad 5: SQL Avanzado
• Unidad 6: Otros formatos de bases de datos
• Unidad 7: API
• Unidad 8: Data Wrangling I
• Unidad 9: Data Wrangling II
• Unidad 10: Limpieza de Data
• Unidad 11: Exploratory Data Analysis (EDA)
• Unidad 12: Visualización de Datos
• Unidad 13: Storytelling
• Unidad 14: Datos espaciales y visualizaciones animadas