¿Qué tipo de casos empresariales se resuelven en el curso?

6 desafíos reales: predicción de rotación de empleados (RRHH), segmentación de clientes (Marketing), forecasting de precios (Ventas), diagnóstico médico (Operaciones), análisis de sentimientos (RRPP) y detección de defectos (Producción).

¿Necesito experiencia previa en Data Science?

Sí, es un curso avanzado. Se requieren conocimientos sólidos de Python y Machine Learning. Recomendamos completar previamente la ruta de Data Science de Frogames.

¿Qué tecnologías de IA se utilizan?

Trabajarás con Machine Learning tradicional, Deep Learning (redes neuronales), NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) y técnicas avanzadas de visión por computador.

¿El curso es útil para no técnicos (ejecutivos, managers)?

Aunque es técnico, los casos de estudio son perfectos para entender cómo aplicar Data Science en diferentes áreas funcionales de una empresa.

¿Incluye plantillas reutilizables para proyectos reales?

Sí, obtendrás códigos base y metodologías que podrás adaptar a tus propios desafíos empresariales.

Data Science appliqué aux Affaires | 6 Études de Cas Réels

5.0 /5

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Bienvenidos a nuestro curso de Data Science aplicado a Negocios

Introducción al curso

Cómo sacarle el máximo partido al curso

Trucos clave y mejores prácticas

El temario del curso y estrategias clave de aprendizaje

Cómo clonar los datos para seguir el curso

Prenez des notes de votre cours en temps réel sur Frogames Formación

Introducción al caso práctico y objetivos clave de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets

Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 1

Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 2

Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 3

Tarea 3: Explorar el dataset - Parte 4

Tarea 4: La limpieza de los datos

Tarea 5: Entender la teoría de Random Forest, Regresión Logística y Redes Neuronales

Tarea 6: Entender los KPIs

Tarea 7: Construir y entrenar un clasificador basado en la regresión logística

Tarea 8: Construir y entrenar un clasificador usando Random Forest

Tarea 9: Construir y entrenar un clasificador usando Redes Neuronales Artificiales

Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets

Tarea 3: Llevar a cabo la visualización de los datos

Tarea 4: Entender la teoría detrás del algoritmo de K-Means

Tarea 5: Encontrar el número óptimo de clusters utilizando la técnica del codo

Tarea 6: Aplicar el clustering con K-Means para segmentar el mercado

Tarea 7: Entender la teoría detrás del análisis de componentes principales

Tarea 8: Entender la teoría detrás de los auto encoders

Tarea 9: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 1

Tarea 10: Construir y entrenar un auto encoder - Parte 2

Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 1

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets - Parte 2

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 3

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 4

Tarea 4: Entender la teoría de Facebook Prophet

Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 1

Tarea 5: Entrenar el modelo - Parte 2

Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Cargar y explorar el dataset

Tarea 3: Visualización de los datos

Tarea 4: Entender la teoría detrás de las redes neuronales

Tarea 5: Entender la teoría detrás del aprendizaje por transferencia

Tarea 6: Cargar un modelo con pesos pre entrenados

Tarea 7: Construir y entrenar una ResNet

Tarea 8: Evaluar la eficacia del modelo entrenado

Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 1

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos - Parte 2

Tarea 4: Llevar a cabo la limpieza de los datos

Tarea 5: Eliminar los signos de puntuación

Tarea 6: Eliminar las stopwords

Tarea 7: Llevar a cabo la tokenización y vectorización de las palabras

Tarea 8: Ejecutar el flujo de limpieza de texto

Tarea 9: Idea intuitiva de Naive Bayes

Tarea 10: Entrenar un clasificador con Naive Bayes

Tarea 11: Evaluar el clasificador Naive Bayes entrenado

Tarea 12: Entrenar y evaluar un clasificador utilizando regresión logística

Introducción al caso práctico y objetivos claves de aprendizaje

Tarea 1: Entender el problema enunciado y la empresa analizada

Tarea 2: Importar las librerías y los datasets

Tarea 3: Visualización y exploración inicial de los datos

Tarea 4: Entender la teoría del ResNet, RNC y aprendizaje por transferencia

Tarea 5: Construir y entrenar clasificadores ResNet

Tarea 6: Evaluar la calidad del modelo ResNet entrenado

Tarea 7: Entender la idea detrás del modelo de segmentación ResUNet

Tarea 8: Construir y entrenar un modelo de segmentación ResUNet

Tarea 9: Evaluar la calidad del modelo ResUNet entrenado

Bonus 1 - El libro resumen del curso

Bonus 2 - Un caso práctico adicional

Bonus 3 - 3 proyectos top para iniciar tu carrera como científico de datos

Enhorabuena por completar el curso de Machine Learning de la A a la Z

5.0 /5
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Giovanni

(5)

Enfoque corporativo y práctico

Aprender a tomar decisiones basadas en datos reales me ha dado una ventaja competitiva enorme y una visión mucho más analítica sobre cómo optimizar procesos comerciales
Joiser

(5)

me encantan los cursos asi, practicos

Siento que en la practica se hace al maestro, y definitivamente aqui en frogames entienden eso, por eso me encantan sus cursos, muy practicos de la mano de los instructores
Nieves

(5)

Data Science aplicado a Negocios 6 Casos de Estudio Reales: transforma datos en decisiones estratégicas

Este curso te enseña a resolver problemas reales del mundo empresarial mediante técnicas de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. A través de seis casos prácticos, aprenderás a construir modelos predictivos para reducir rotación de personal, optimizar diagnósticos médicos, predecir precios, detectar defectos, analizar sentimientos en redes sociales y segmentar clientes para marketing.
danison

(5)

Data Science que transforma negocios

Aprendí a resolver problemas empresariales con Data Science, desde predicción de ventas hasta optimización de operaciones, fueron increíblemente útiles. No dudo que cada leccion la aplicare en mi trabajo diario
Jorge

(5)

Por fin veo el valor del dato

Muchas veces nos enseñan la teoría pero no cómo aplicarla, y aquí ver seis problemas de negocio reales desglosados me hizo entender cómo impactan mis análisis en la rentabilidad de una empresa, es justo lo que estaba buscando para mejorar mi perfil profesional.
Javi

(5)

Muy útil para el día a día

Me gustó mucho que usan ejemplos que de verdad pasan en las empresas, así que no sientes que pierdes el tiempo con teorías aburridas. Te ayuda a ver oportunidades donde antes solo veías un montón de números que no decían nada. Es una herramienta genial para entender mejor cómo funciona todo.
Santiago

(5)

Contenido de gran calidad
Rosa

(5)

Los casos de estudio reales ofrecen una visión diferente a cuando solo te explican la teoría
Angel

(5)

Data Science appliqué aux Affaires | 6 Études de Cas Réels

Este curso está diseñado para quienes desean aplicar la ciencia de datos en contextos empresariales reales. A través de seis casos prácticos, el estudiante aprende a desarrollar modelos de Machine Learning, Deep Learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para resolver problemas concretos en áreas como recursos humanos, salud, marketing y logística.
Rocío

(5)

muestra cómo aplicar técnicas de ciencia de datos directamente en problemas empresariales reales.
María

(5)

Los casos de estudio reales son una pasada

Me ayudó a ver cómo aplicar data science en mi trabajo diario y ahora tomo decisiones más informadas. es un curso que te ilumina y te da herramientas reales para el mundo laboral
Sara

(5)

Aprender con ejemplos reales
Jackeline

(5)

.

Cada caso de estudio fue como abrir una ventana a un problema real
Gustavo

(5)

Data Science aplicado a Negocios: Estrategia, análisis y resultados reales

El curso Data Science aplicado a Negocios 6 Casos de Estudio Reales es una verdadera inmersión en el poder transformador de los datos cuando se alinean con objetivos empresariales concretos. Lo que lo hace destacar no es solo la calidad técnica, sino su enfoque práctico y estratégico: cada caso de estudio está basado en situaciones reales que permiten entender cómo el análisis de datos impacta directamente en la toma de decisiones.
Samuel

(5)

Ahora puedo analizar datos de empresa y tomar mejores decisiones

Nunca pensé que el data science podría ser tan práctico y útil para mi negocio. me cambió la forma de ver los datos.
Gabriela

(5)

Muy recomendado, muy profesionales

A través de 6 casos de estudio, aprendí a resolver problemas concretos y a comunicar insights de manera clara. Fue como tener una experiencia laboral en menos tiempo.
ivan sergio

(5)

Wow...

"Excelente curso, muy bien explicado y, sobre todo, muy práctico."
Carlos

(5)

Instructores expertos en el campo

Tome el curso de Data Science aplicado a Negocios, y debo decir que ha superado mis expectativas en muchos aspectos. Desde el primer módulo, me di cuenta de que este curso no solo se centra en la teoría, sino que también ofrece una aplicación práctica a través de seis casos de estudio reales que son realmente relevantes para el mundo empresarial actual.
Caty

(5)

muy buena metodologia de enseñanza

Para poder seguir creciendo con los fundamentos aplicados
Marc

(5)

¡Contentísimo!

Un curso muy útil y que me gusto mucho
Alvaro

(5)

Bacano

Bacano (agradable) y útil
Jesús

(5)

Excelente!

Ideal si has realizado el curso de Machine Learning de la A a la Z, ya que se visitan algoritmos de que ya se han visto pero esta vez con casos reales. Se hace más fácil el aprendizaje con ejemplos. Enhorabuena por el curso!!!
Yeison

(5)

Excelente curso practico

Este curso ayuda a aplicar todos los conceptos de Data Science vistos en cursos previos, con escenarios habituales. El resultado es excelente
Joel

(5)

Curso recomendado

Un curso muy completo donde se pone en práctica todos los conceptos aprendidos, y lo mejor es que se aplica a casos reales, lo cual te ayuda a tu vida profesional. El mejor curso 100% recomendado
BORJA

(5)

Excellent

Curso muy interesante con ejemplos geniales.

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