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Aumenta tus conocimientos sobre la ciencia de datos en Python, y domina una de las herramientas más avanzadas para Data Science. Desde un enfoque práctico explora en detalle qué ofrece machine learning. Aprovecha el paquete scikit-learn y conoce cómo usar web scraping para desarrollar tu proyecto de análisis de textos. Desarrolla y avanza en tu conocimiento del lenguaje de programación Python y usa este conocimiento para diferenciarte profesionalmente en este campo.
TEMAS:
1. Machine Learning: modelización avanzada
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1. Machine Learning: modelización avanzada
- Validación interna y externa
- Validación externa en Python
- Qué es y cómo actúa el K-Fold
- Leave one out: en qué consiste
- Neural networks: fundamentos teóricos
- Neural networks en la práctica
- XGboost y los árboles de clasificación
- XGboost en Python
- Seleccionar en Machine Learning variables
- Selección automatizada de variables en Machine Learning
- Selección de parámetros en Machine Learning
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- Fundamentos del Principal Component Analysis (PCA)
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- Imputación de valores en Machine Learning
- Introducción al Text Mining
- Primeros pasos: bag of words
- Stemming: procesamiento textual
- Análisis posicional del texto
- Traducción de variables textuales
- Sentiment analysis
- Clasificación automática de textos
- Topic Modeling en Python
- Introducción a Beautiful Soup
- Fundamentos básicos de código HTML
- Estructura tu web para usar Web scraping
- Obtener información a través del HTML
- Extracción de texto usando Beautiful Soup
- Obtención de información no textual
- Creación de un spider o crawler
- Errores y problemas frecuentes en el Web scraping
- Desafío: Web scraping y modelización
- Resolución: Web scraping y modelización
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