Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Máster Bootcamp Completo en Ciencia de Datos
New
Rating: 2.9 out of 5(2 ratings)
38 students

Máster Bootcamp Completo en Ciencia de Datos

Machine Learning Supervised, EDA, Preprocessing, Python, Proyectos Reales de Negocio
Created byAaron Sanchez
Last updated 4/2026
Spanish

What you'll learn

  • Python en Español, Principiante a Profesional
  • Estadística-Stats
  • Iniciación de Python orientado a datos
  • Exploración de datos-EDA
  • Pruebas Z y T, Annova, Chi2
  • Proyecto de ABtest
  • Proyecto de exploración visual Banco
  • EDA - Análisis Exploratorio Datos
  • Limpieza de Datos
  • Preprocesado de Datos
  • Proyectos: Seguros y Malware
  • Aprendizaje Automático / Machine Learning
  • Algoritmos Lineales
  • Algoritmos Árboles
  • Algoritmos Bagging and Boosting
  • Proyecto: Tasación Viviendas
  • Proyecto: Fuga de Clientes
  • Machine Learning Regression and Classification

Course content

18 sections155 lectures47h 51m total length
  • Preparación de Entornos16:31
  • Preparación de Entornos 214:16
  • Preparación de Entornos 319:10

Requirements

  • Ninguno

Description

Cupón: 4A9D2A144E2354F23998

Este Máster en Ciencia de Datos con Python está diseñado para llevarte desde un nivel inicial hasta un dominio avanzado en el análisis y modelado de datos. A lo largo del programa, adquirirás una sólida base en Python, aprendiendo desde los fundamentos del lenguaje hasta técnicas avanzadas como programación orientada a objetos, automatización y desarrollo de APIs.

El máster integra el uso de librerías clave para el análisis de datos, permitiéndote manipular, limpiar y transformar grandes volúmenes de información, así como crear visualizaciones claras y profesionales para la toma de decisiones. También profundizarás en estadística aplicada, aprendiendo a realizar pruebas de hipótesis, análisis de varianza y estudios de relaciones entre variables.

Además, desarrollarás habilidades prácticas en la exploración y preprocesamiento de datos (EDA), incluyendo tratamiento de valores nulos, detección de patrones, normalización y codificación de variables. Todo ello orientado a preparar datasets de alta calidad para su uso en modelos predictivos.

En la parte más avanzada, te introducirás en el Machine Learning, trabajando con algoritmos de regresión, clasificación y técnicas más complejas como boosting, SVM y KNN, junto con métricas de evaluación para validar modelos.

El programa se completa con proyectos reales que simulan problemas del mundo profesional, como A/B testing, análisis de clientes, predicción de precios y detección de abandono, consolidando así una formación integral enfocada en la aplicación práctica y la toma de decisiones basada en datos.

Who this course is for:

  • A tod@s