Ciencia de Datos en producción

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Proposito del Curso

Definir un procedimiento para estructurar y desarrollar un proyecto de Ciencia de Datos de inicio a produccion y que se integre con procesos de MLOps mediante Python como herramienta para :

  • Extracción, transformación y carga de datos.
  • Limpieza de datos
  • Análisis estadístico descriptivo de los datos.
  • Visualizacion de datos
  • Modelamiento (Seleccion de modelos e Hiperparametrizacion) y evaluación de sistemas de aprendizaje de máquina supervisados y no supervisados.
  • despliegue de modelos de machine learning

Diapositivas

Conocimientos Previos

  • Python (Pandas, Scikit Learn, Numpy, Matplotlib)
  • Estadistica descriptiva
  • Machine Learning (Aprendizaje supervizado y no supervizado)

Contenido

  • Herramientas

    Herramientas para realizar proyectos de ciencia de datos

  • Flujo de Trabajo

    Flujo de trabajo en el proceso productivo de un proyecto de Ciencia de datos

  • Evaluacion

    Trabajos y evaluacion del curso

Referencias

Docente

Jose R. Zapata