Guías prácticas de análisis de datos, Python, machine learning y casos reales.
Ciencia de datos en la práctica
Cómo se usan el análisis de datos y la IA en sanidad: medicina personalizada, imagen médica, predicción de reingresos, texto clínico y sus límites.
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Qué es scikit-learn, qué algoritmos incluye y un ejemplo completo para entrenar, validar, ajustar y guardar un modelo de clasificación con pipelines en Python.
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Uber, Amazon, Netflix, la banca o la sanidad: siete casos reales de análisis de datos, qué problema resolvían y qué técnicas hay detrás de cada uno.
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Qué lenguajes conviene aprender para trabajar en ciencia de datos e inteligencia artificial, para qué sirve cada uno y en qué orden aprenderlos.
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Guía práctica de pandas, la librería de Python para analizar datos: DataFrame, CSV, filtros, agrupaciones y uniones, con ejemplos y novedades de pandas 3.0.
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