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Gemini para ciencia de datos

Bootcamp de Ciencia de Datos con Gemini

Un curso completo para aprender los fundamentos de la ciencia de datos y cómo aplicar el poder de Gemini para análisis avanzado, modelado y visualización.

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Overview

Un curso completo para aprender los fundamentos de la ciencia de datos y cómo aplicar el poder de Gemini para análisis avanzado, modelado y visualización.

Course Content
3 Sections
  • Img Lecture 1: Covarianza y Correlación

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  • Img Lecture 2: Media, Mediana y Moda

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  • Img Lecture 3: Distribución Normal de Datos

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  • Img Lecture 4: Tipos de Datos: Numéricos, Categóricos y Ordinales

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  • Img Lecture 5: Varianza y Desviación Estándar

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  • Img Lecture 1: Conexión a Bases de Datos con Pandas

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  • Img Lecture 2: Filtrado y Agregación de Datos

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  • Img Lecture 3: Lectura y Escritura de Archivos

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  • Img Lecture 4: Tablas Dinámicas y Asignación Condicional

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  • Img Lecture 1: Árboles de Decisión

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  • Img Lecture 2: K-Means Clustering

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  • Img Lecture 3: K-Nearest Neighbors (KNN)

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  • Img Lecture 4: Regresión Lineal

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  • Img Lecture 5: Regresión Logística

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  • Img Lecture 6: Random Forest

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  • Img Lecture 7: XGBoost

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About the instructor
4.5 Instructor Rating
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Reviews
Carla Sanchez

March 5, 2026

“ Las notebooks de Jupyter son un recurso invaluable. Pude practicar al instante todo sobre Pandas, en especial el cruce de tablas con merge y concat. El material sobre Random Forest me ayudó mucho a entender el sobreajuste. “

Roberto Mendoza

March 5, 2026

“ La lección sobre filtrado usando .loc e .iloc con máscaras booleanas me resolvió muchos problemas que tenía en el trabajo. Además, el módulo de machine learning enseñando modelos desde Árboles de decisión hasta XGBoost está muy bien estructurado. “

Alicia Torres

March 5, 2026

“ Me encantaron las explicaciones sobre los tipos de datos y la distribución normal. Las analogías utilizadas hacen que conceptos complejos como la regresión logística y la función sigmoide sean muy fáciles de entender para alguien sin formación matemática avanzada. “

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