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Trabajar como científico de datos en un contexto moderno con inteligencia artificial requiere conocer los fundamentos para poder tomar las mejores decisiones.
En este libro sumamente práctico, con muchisimos ejemplos concretos en el lenguaje más popular para IA, como lo es Python, vas a poder aprender de raíz y con una fuerte intuición cuáles son las etapas críticas de un proyecto de ciencia de datos, como son:
- Análisis exploratorio
- Peparación de datos
- Creación y validación de modelos de Machine Learning
- Selección de variables principales.
Es un libro que puede verse como divulgativo en esta disciplina tan increíble y que congrega la experiencia de más de 15 años de Pablo Casas como científico de datos.
La primera versión hecha con el lenguaje R, fue premiado y tuvo más de 500.000 visualizaciones en todo el mundo lo vieron en su versión web.
Este libro es un llamado a la acción para comprender la esencia de los datos, llevarlo a un mundo laboral comptetivo, disfrutando en el camino del descubrimiento de patrones útiles para el trabajo y la ciencia.
¿Empezamos?
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