Data Science Practice Projects

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Aprende Ciencia de Datos con esta completa ruta de aprendizaje diseñada para principiantes. Estos cursos de Ciencia de Datos proporcionan una hoja de ruta estructurada para explorar el análisis e interpretación de datos. Domina conceptos y herramientas esenciales a través de lecciones prácticas sin video y ejercicios prácticos en un entorno interactivo, fortaleciendo habilidades en análisis estadístico, aprendizaje automático y visualización de datos.

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Proyectos

Explora 38 proyectos de Data Science para principiantes y aplica conceptos clave en programas pequeños y completos. Cada proyecto se abre en LabEx con un entorno listo para usar, para que puedas concentrarte en crear.

Índice	Proyecto	Dificultad	Práctica
01	100 Ejercicios de Pandas	Principiante	Iniciar proyecto
02	Pandas para Principiantes	Principiante	Iniciar proyecto
03	Aprendizaje Supervisado: Regresión	Principiante	Iniciar proyecto
04	NumPy para Principiantes	Principiante	Iniciar proyecto
05	100 Ejercicios de NumPy	Principiante	Iniciar proyecto
06	Scikit-learn para Principiantes	Principiante	Iniciar proyecto
07	Matplotlib para Principiantes	Principiante	Iniciar proyecto
08	Desafíos de Práctica de Pandas	Principiante	Iniciar proyecto
09	Desafíos de Práctica de NumPy	Principiante	Iniciar proyecto
10	Inicio rápido con TensorFlow	Principiante	Iniciar proyecto
11	Aprendizaje Supervisado: Clasificación	Principiante	Iniciar proyecto
12	Fundamentos del Aprendizaje Profundo	Principiante	Iniciar proyecto
13	Aprendizaje no supervisado: Clustering	Principiante	Iniciar proyecto
14	Guía Rápida de Hadoop	Principiante	Iniciar proyecto
15	Simulación gravitatoria de la Tierra y el 'Super Júpiter'	Principiante	Iniciar proyecto
16	Conceptos básicos de visualización de datos con Seaborn	Principiante	Iniciar proyecto
17	Predicción de riesgo de titulares de tarjetas de crédito	Principiante	Iniciar proyecto
18	Clasificación de iris utilizando SVM	Principiante	Iniciar proyecto
19	Desafíos de Práctica de Sklearn	Principiante	Iniciar proyecto
20	Limpieza y Purificación de Datos con Python	Principiante	Iniciar proyecto
21	Despliegue de MobileNet con TensorFlow.js y Flask	Principiante	Iniciar proyecto
22	Laboratorios Prácticos de Hadoop	Principiante	Iniciar proyecto
23	Implementación de la regresión polinómica	Principiante	Iniciar proyecto
24	Clasificador simple de reconocimiento de caracteres manuscritos	Principiante	Iniciar proyecto
25	Parada temprana en el aprendizaje automático	Principiante	Iniciar proyecto
26	Ajuste y representación gráfica de la regresión lineal	Principiante	Iniciar proyecto
27	Optimización del descenso de gradiente para la optimización global	Principiante	Iniciar proyecto
28	Mínimos Cuadrados Ordinarios en Python	Principiante	Iniciar proyecto
29	Codificación de etiquetas a One-Hot	Principiante	Iniciar proyecto
30	Implementación de la métrica de distancia de Minkowski	Principiante	Iniciar proyecto
31	Implementación de la matriz de confusión para la clasificación	Principiante	Iniciar proyecto
32	Desafíos de Práctica en Hadoop	Principiante	Iniciar proyecto
33	Un Corte en Dos	Principiante	Iniciar proyecto
34	Estimación del modelo de regresión no lineal	Principiante	Iniciar proyecto
35	Implementación del algoritmo de regresión de los K vecinos más cercanos	Principiante	Iniciar proyecto
36	Generación de lotes equilibrados para conjuntos de datos desequilibrados	Principiante	Iniciar proyecto
37	Dividir un conjunto de datos en mini-lotes	Principiante	Iniciar proyecto
38	Escucha Amplia conduce a la Perspicacia	Principiante	Iniciar proyecto

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