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Online en vivo
Curso de Data Science
•Corrección de proyectos prácticos
•Tutoría personalizada
•2 clases de prueba en tu primer curso
2 clases de prueba en tu primer curso
Te damos 2 clases de prueba en tu primer curso en Coderhouse y, si no cumplimos con tus expectativas, te devolvemos el 100% del dinero. Sin preguntas.
¿Qué es la CoderBeca?
Nuestra misión es democratizar la educación de calidad en Latinoamérica. Para eso, te ofrecemos una CoderBeca del 70% para que puedas capacitarte y crecer profesionalmente.
¿Cómo accedo?
El acceso a la CoderBeca es automático y para todos, solo tenés que cumplir con 2 requisitos una vez dentro del curso:
•Entregar tus proyectos prácticos en tiempo y forma
•Cumplir con el 70% de asistencia a las clases en vivo
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Nuestros planes
Aprovechá la CoderBeca del 70%
2 clases de prueba
hasta 12 cuotas sin interés de
$ 1.750 UYU
CoderBeca $ 21.000 UYU
Vas a tener
•Clases online en vivo
•Desafíos y Proyecto final
•2 clases de prueba
•Acceso a la Bolsa de trabajo
•Las clases van a quedar grabadas
Requisitos en la cursada
•70% de asistencia en vivo
•Cumplir con entregables en tiempo y forma
•Ante el incumplimiento de los anteriores, se deshabilitará el acceso al curso.
12 cuotas sin interés de
$ 5.833 UYU
Standard $ 70.000 UYU
Vas a tener
•Todos los beneficios del plan CoderBeca
•Aprendé a tu ritmo
Requisitos en la cursada
•70% de asistencia en vivo
* 100% de reembolso. Si en las primeras 2 clases de tu primer curso con Coderhouse no alcanzamos tus expectativas, te devolvemos la totalidad del dinero invertido
Formas de pago
Pagá con tarjeta de crédito, débito, transferencia o depósito bancario.
Programa del curso de Data Science
Clase 1
Clase 1 - La necesidad de Información en la Industria 4.0
Clase 2
Clase 2 - Introducción a la programación con Python I
Clase 3
Clase 3 - Introducción a la programación con Python II
Clase 4
Clase 4 - Introducción a la librería científica con Python: Pandas (parte I)
Clase 5
Clase 5 - Programación con arrays: Introducción a NumPy
Clase 6
Clase 6 - Introducción a la manipulación de datos con Pandas (Parte II)
Clase 7
Clase 7 - Visualizaciones y primeros pasos con Data Science (Parte I)
Clase 8
Clase 8 - Visualizaciones y primeros pasos con Data Science (Parte II)
Clase 9
Clase 9 - Estadística Descriptiva: como conocer los datos
Clase 10
Clase 10 - Herramientas de visualización
Clase 11
Clase 11- Preprocesamiento estadístico de los datos
Clase 12
Clase 12 - Introducción al análisis predictivo con Regresión
Clase 13
Clase 13 - Modelos Analíticos para DS I
Clase 14
Clase 14 - Modelos Analíticos para DS II
Clase 15
Clase 15 - Modelos analíticos para DS III
Clase 16
Clase 16 - Estudios de casos de Modelo Analítico I
Clase 17
Clase 17 - Estudios de casos de Modelos Analíticos II
Clase 18
Clase 18 - Introducción al ML y la IA
Clase 19
Clase 19 - Algoritmos y Validación de Modelos de Machine Learning
Clase 20
Clase 20 - Stack Tecnológico I
Clase 21
Clase 21 - Stack Tecnológico del Data Scientist II
Clase 22
Clase 22 - Retomando impulso...
Clase 23
Clase 23 - Data Acquisition I
Clase 24
Clase 24 - Fundamentos de bases de datos
Clase 25
Clase 25 - Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 1
Clase 26
Clase 26 - Lenguaje Estructurado de Consulta SQL - Parte 2
Clase 27
Clase 27 - Data Acquistion II
Clase 28
Clase 28 - Data Wrangling I
Clase 29
Clase 29 - Data Wrangling II
Clase 30
Clase 30 - Workshop: Limpieza de Data
Clase 31
Clase 31 - Exploratory Data Analysis (EDA)
Clase 32
Clase 32 - Introducción a la visualización de datos
Clase 33
Clase 33 - Visualizaciones efectivas y Data Storytelling
Clase 34
Clase 34 - GIS y Datos Espaciales
Clase 35
Clase 35 - Analisis univariado y gráficos
Clase 36
Clase 36 - Análisis bivariado
Clase 37
Clase 37 - Analisis Multivariado
Clase 38
Clase 38 - Workshop: Revisión de pares
Clase 39
Clase 39 - En foco: selección de mejora de modelos
Clase 40
Clase 40 - Introducción al Machine Learning
Clase 41
Clase 41 - Algoritmos de clasificación
Clase 42
Clase 42 - Algoritmos de clasificación y Regresión
Clase 43
Clase 43 - Algoritmos de Agrupación I
Clase 44
Clase 44 - Algoritmos de agrupación II
Clase 45
Clase 45 - Selección del Algoritmo y entrenamiento del Modelo I
Clase 46
Clase 46 - Selección del Algoritmo y Entrenamiento del Modelo II
Clase 47
Clase 47 - Validación de modelos - métricas
Clase 48
Clase 48 - Mejora de modelos de Machine Learning I
Clase 49
Clase 49 - Mejora de modelos de Machine Learning II
Clase 50
Clase 50 - Modelos de Ensamble y Boosting Models
Clase 51
Clase 51 - Despliegue de Modelos MLOps
Clase 52
Clase 52 - Introducción a Deep Learning
Clase 53
Clase 53 - Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural I
Clase 54
Clase 54 - Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural II
Clase 55
Clase 55 - Datathon
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Mes
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Más de 300.000 estudiantes nos recomiendan
"Con mucha satisfacción finalizamos con Emiliano Javier Rossarola el curso de Data Analytics de Coderhouse con el proyecto de Turismo Receptivo en Uruguay. Muchas gracias a Hernan Ramon Romero, por sus excelentes clases y aportes y a las tutoras que nos acompañaron."
Eliana Supino
Data Analytics
"Excelente, curso muy enfocado en lo práctico y sin perder el enfoque teórico. La cercanía de los profesores al explicarte cuando te quedas con una duda es genial, y las ganas de aprender que se generan en el curso te motivan para seguir y hacer otros cursos."
Agustín Gion
Diseño UX/UI
"Ha sido un desafío personal enorme y una satisfacción inmensa poder lograr y cumplir los objetivos que me plantearon durante el curso."
Magdalena Viotti
Community Manager & Publicidad
Minha jornada com os dados está só no começo e sinto que comecei bem escolhendo a Coderhouse.
Lucas De Jesus
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