Introducción a la ciencia de datos con python como proyecto integral

Feb 07 2023

Una guía completa para aprender ciencia de datos y aprendizaje automático paso a paso basada en un proyecto Fintech

Estimado lector, me complace compartir que el proyecto completo de ciencia de datos de extremo a extremo para principiantes ahora está disponible como libro. ¿Para quién es este libro? Cualquiera que quiera aceptar los desafíos de la ciencia de datos: 1) Profesionales experimentados de cualquier campo que busquen cambiar de trabajo, 2) Recién graduados que planean elegir una carrera profesional, 3) Cualquiera que intente comprender cómo la ciencia de datos puede ayudar a mejorar su negocio. No importa cuál sea su edad o su origen.

Querido lector,

Me complace compartir que el proyecto completo de ciencia de datos de principio a fin para principiantes ahora está disponible como libro.

¿Para quién es este libro?

Cualquiera que quiera aceptar los desafíos de la ciencia de datos: 1) Profesionales experimentados de cualquier campo que busquen cambiar de trabajo, 2) Recién graduados que planean elegir una carrera profesional, 3) Cualquiera que intente comprender cómo la ciencia de datos puede ayudar a mejorar su negocio. No importa cuál sea su edad o su origen. Este libro está diseñado para llevarlo en el viaje de la ciencia de datos sin experiencia previa en análisis, codificación u otra experiencia técnica.

¿Cuál es la idea del libro?

La idea principal del libro es 'aprender haciendo'. Votamos por la practicidad sobre la teoría, por lo tanto, encontrará muchos ejemplos y ejercicios prácticos reales en el trabajo para obtener el sabor de la ciencia de datos. Esto, a su vez, lo ayudará a adquirir conocimientos en el campo rápidamente, e incluso decidir si este trabajo le conviene, y prepararse para cambiar si alguna vez se lo preguntó. Obtiene una tarea para resolver un problema real de fintech al profundizar en la perspectiva comercial y tener la oportunidad de desarrollar un modelo predictivo de aprendizaje automático.

¿Que aprenderás?

Al final de este libro, podrá realizar tareas de ciencia de datos de forma independiente (p. ej., crear modelos de ML) y responder las preguntas más populares de entrevistas de trabajo de científicos de datos. Además, completará una cartera de proyectos de extremo a extremo que puede demostrar a cualquier persona para demostrar su conocimiento y experiencia.

Aprende ciencia de datos paso a paso a través de la construcción de un proyecto de ciencia de datos de extremo a extremo en un problema comercial real centrado en la industria Fintech. ¡Sin embargo, puede aplicar este conocimiento en cualquier otra industria!

El proyecto se basa en tres pilares: 1) definir el problema, comprender, preparar y procesar los datos (p. ej., manejar valores atípicos, seleccionar características de ML, etc.), 2) construir, evaluar y seleccionar modelos de Machine Learning (p. ej., Logistic Regression, XGBoost, Neural Networks) y 3) producir el modelo de ML seleccionado para que esté disponible para cualquier persona mediante la creación de una interfaz de usuario con Streamlit o una API (con AWS SageMaker, Lambda y Gateway).