Desafío completado: Soy Diplomado en Ciencia de Datos

En un mundo impulsado por datos, la formación en Ciencia de Datos se ha convertido en una herramienta indispensable para abordar los desafíos actuales y aprovechar las oportunidades que ofrecen las nuevas tecnologías. Por ello, me complace compartir la culminación de mi Diplomado en Ciencia de Datos, un programa que me ha permitido desarrollar habilidades clave y fortalecer mi perfil profesional.

¿Qué aprendí durante el diplomado?

Este diplomado me brindó una sólida base en múltiples áreas esenciales de la Ciencia de Datos, desde la programación hasta el deploy de modelos. Entre los principales módulos que cursé, se destacan:

• Introducción a la programación con Python
  Inicié este recorrido aprendiendo los fundamentos de la programación: tipos de datos, estructuras de control, manejo de archivos y creación de módulos.
• Ciencia de Datos
  Me familiaricé con las principales herramientas para análisis y visualización de datos, utilizando librerías como NumPy, Pandas y Matplotlib.
• Feature Engineering
  Aprendí técnicas avanzadas de limpieza y preparación de datos, fundamentales para la etapa de análisis exploratorio.
• Machine Learning supervisado y no supervisado
  Implementé modelos para resolver problemas como clasificación y clustering, utilizando la librería Scikit-Learn. También exploré sistemas de recomendación como los empleados por Netflix o Spotify.
• Procesamiento de texto y modelos avanzados
  Trabajé con técnicas de minería de texto y redes neuronales, diseñando soluciones para problemas complejos de la industria.
• Deploy de modelos
  Aprendí a llevar modelos a producción, creando APIs y aplicando estrategias empleadas por grandes empresas tecnológicas.

Proyectos destacados

Para consolidar los conocimientos adquiridos, desarrollé cuatro proyectos prácticos que representan retos reales en la industria:

1. Predicción de fumadores: Diseñé un modelo para determinar si una persona es fumadora en base a datos históricos.
2. Análisis de 1.5 millones de tweets: Procesé grandes volúmenes de datos no estructurados para extraer patrones e insights relevantes.
3. Red neuronal para reconocimiento de números: Implementé un modelo de deep learning capaz de clasificar números escritos a mano.
4. Segmentación de clientes: Clasifiqué perfiles de clientes según su comportamiento en campañas de email marketing, contribuyendo a la optimización de estrategias comerciales.

Si quieres conocer más sobre mi experiencia o explorar posibles colaboraciones, ¡no dudes en contactarme! 🚀

El código completo de todos los proyectos, disponible acá:
alonsoexequiel’s gists