‫¡Holaoooo! Estoy súper súper emocionado de comenzar y espero que tú también lo estés.
‫Pero para que podamos descubrir este mundo de ciencia de datos y aprendizaje automático, necesitamos comprender lo
‫que estamos aprendiendo y dónde vamos a terminar.
‫Así que tenemos un camino claro hacia el éxito.
‫Ahora, este curso tiene más de 300 videos que se dividen en secciones.
‫Así que repasemos las secciones para que sepa cuál es el plan.
‫Primero, comenzamos con una sección muy divertida de aprendizaje automático 101. ¿Qué es el aprendizaje automático? Vamos a jugar con algunas
‫herramientas divertidas y entenderemos en qué consiste toda esta locura en torno al aprendizaje automático para
‫que puedas explicárselo a tus amigos, familiares y perros.
‫Bueno, tal vez no el perro.
‫Una vez que nos sentimos cómodos con la idea del aprendizaje automático, entendemos una historia y cómo llegamos
‫aquí y cómo funciona en un alto nivel.
‫Entonces tenemos dos caminos para que los sigas.
‫Una es si no conoce Python o nunca ha programado en su vida. Bueno, te vamos a enseñar algo de Python para
‫que puedas seguir el resto del curso.
‫El otro camino es para aquellos que ya están familiarizados con la programación y Python y quieren
‫sumergirse directamente para que puedan elegir Python o continuar con el curso.
‫La siguiente parte trata sobre el entorno laboral.
‫Todos queremos tener una configuración profesional que usará en escenarios de la vida real.
‫Entonces, le presentaremos temas como los cuadernos de Jupyter, Conda y los entornos virtuales para que al final
‫de la sección tenga una configuración profesional.
‫Y cuando empiece a trabajar en su primer día de trabajo, comprenderá exactamente lo que necesita
‫instalar en su computadora.
‫Luego pasamos al análisis de datos, ¿cómo analizamos estos datos que tenemos usando bibliotecas como pandas?
‫Luego aprendemos sobre una biblioteca muy importante cuando se trata de ciencia de datos y esa es NumPy, una
‫herramienta fundamental para todos los científicos de datos.
‫Luego pasamos a las visualizaciones de datos.
‫Esto va a ser muy divertido porque podemos trabajar con bibliotecas como matplotlib que nos
‫permiten hacer gráficos y elementos visuales realmente nítidos para describir nuestros datos.
‫Luego pasamos al muy popular scikit-learn. Si desea ingresar al aprendizaje
‫automático, debe conocer esta biblioteca y scikit-learn nos permite usar modelos y entrenar modelos y verificar qué tan
‫precisos son nuestros modelos de aprendizaje automático.
‫En esa sección, aprenderemos un flujo de trabajo completo para un proyecto de aprendizaje automático.
‫Entonces las cosas se ponen interesantes.
‫Aquí es cuando comenzamos a trabajar en un proyecto de la vida real y realmente nos sumergimos en el aprendizaje automático.
‫Aprenderemos sobre aprendizaje supervisado sobre redes neuronales, aprendizaje por transferencia, aprendizaje profundo.
‫Vamos a hacer proyectos sobre clasificación, regresión.
‫Vamos a construir modelos a partir de datos de series de tiempo.
‫Ahora no vamos a rehuir los temas difíciles aquí.
‫Te presentaremos, especialmente más adelante en el curso, temas avanzados como aprendizaje profundo, redes
‫neuronales y aprendizaje por transferencia, y usamos la última versión de TensorFlow y Keras para realizar proyectos divertidos
‫como clasificaciones de imágenes y aprendizaje por transferencia.
‫Incluso le mostraremos cómo usar las GPU en sus modelos para acelerar el entrenamiento.
‫Esta será una parte realmente divertida en la que realmente trabajamos en proyectos de la vida real y tendremos
‫cuadernos y cuadernos de trabajo al final para lucirlos en su portafolio. Luego nos adentramos en la ingeniería de datos.
‫La ingeniería de datos es en realidad un campo completo en sí mismo, pero como científico de datos, debe comprender
‫qué hacen y cuáles son los grandes conceptos de alto nivel.
‫Sobre temas como Hadoop y Spark para que sepa cómo se utilizan en la industria y pueda comunicarse
‫con los ingenieros de datos.
‫Esta es una parte que a menudo falta en muchos cursos.
‫Pero una de mis partes favoritas es esta última parte: la narración y la comunicación. algo que nos entusiasma mucho porque es
‫un tema muy importante, pero que a menudo se olvida, que es para que usted sea un
‫ingeniero de ciencia de datos y aprendizaje automático exitoso.
‫Debe poder comunicar su trabajo, presentar su trabajo a la gerencia, al jefe, a tus compañeros de trabajo.
‫Entonces, utilizando nuestra experiencia trabajando en la industria, le mostraremos cómo trabajar en su narración
‫y comunicación para presentar su proyecto y destacar realmente entre todos sus colegas.
‫La ciencia de datos es un campo popular y para que usted tenga éxito, queremos ir más allá de lo básico y la
‫comunicación es una gran parte de eso.
‫Como puede ver, tenemos mucho que cubrir aquí.
‫Muchos videos y muchos ejercicios.
‫Pero te prometo que será muy divertido.
‫De hecho, vamos a seguir una historia en la que te contratan en una empresa y todas
‫estas tareas te las va a encargar un jefe.
‫Y hemos imitado estas tareas basándonos en nuestra experiencia trabajando para empresas para que cuando
‫consigas tu primer trabajo ... bueno, no tendrás sorpresas o al menos estás acostumbrado al ambiente laboral.
‫Al final, todo esto encajará y tendrá sentido desde el principio del aprendizaje automático y los conceptos básicos
‫de la ciencia de datos hasta el final con la creación de nuestros propios proyectos.
‫Te llevaremos de cero a dominio, pero ¿sabes cuál es la mejor parte de este curso? Nuestra comunidad en
‫línea.
‫Tenemos miles de desarrolladores que conversan todos los días ayudándose unos a otros a resolver problemas juntos, simplemente
‫hablando sobre lo último y lo mejor en datos de programación y el mundo de la tecnología.
‫Ahora bien, este es un recurso opcional para que lo use para que pueda tener una conversación de ida y
‫vuelta con otros estudiantes y conmigo y con Daniel.
‫Las ideas para que te sientas como si fueras parte de un salón de clases y no estás haciendo todo esto solo,
‫pero ¿sabes qué?
‫Basta de hablar.
‫Sé que te estás emocionando.
‫Yo también.
‫Así que comencemos con el siguiente video.
‫Es tu primer día de trabajo y vamos a empezar este curso.
‫Comencemos a aprender y veamos por
‫qué. Ser un científico de datos se ha convertido en una de las habilidades más demandadas en el mundo.
‫Empecemos.