¡Pon a prueba tus habilidades en Data Science con Python! Toma el examen práctico — Curso en inglés

¿Listo para medir realmente tus conocimientos en Data Science? Este examen práctico con Python simula una evaluación técnica de alto nivel para que identifiques tus fortalezas y debilidades en un entorno cronometrado y realista. Se centra tanto en teoría como en aplicación práctica usando librerías clave como Pandas, NumPy y Scikit-learn.

Con preguntas elaboradas por profesionales del sector, recibirás explicaciones detalladas que te ayudarán a corregir errores, mejorar tu razonamiento y preparar entrevistas técnicas o certificaciones. Ideal para quienes buscan una autoevaluación seria antes de presentarse a exámenes o procesos de selección.

Lo que aprenderás:

• Manejo avanzado de Pandas para limpieza, filtrado y transformación de datos.
• Aplicación de NumPy para operaciones numéricas y manipulación eficiente de arrays.
• Implementación y evaluación de modelos de Machine Learning con Scikit-learn.
• Técnicas de preprocesamiento: escalado, codificación y tratamiento de valores faltantes.
• Interpretación de métricas de rendimiento (ROC AUC, matrices de confusión, precisión, recall).
• Preparación para exámenes técnicos mediante un simulador cronometrado y preguntas estilo certificación.
• Identificación de puntos débiles mediante explicaciones detalladas por pregunta.

Contenido del curso:

• Secciones: 1
• Clases: 60
• Duración: Examen de 60 preguntas (cronometrado, duración según configuración)

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python (sintaxis, estructuras de datos).
• Conceptos fundamentales de estadística e inferencia.
• Familiaridad con conceptos básicos de Machine Learning (regresión, clasificación).
• Un entorno Python con librerías comunes instaladas si desea practicar localmente (opcional).

¿Para quién es este curso?

• Personas preparándose para entrevistas técnicas como Data Scientist o ML Engineer.
• Estudiantes que quieren validar sus conocimientos antes de certificaciones (IBM, AWS, Google).
• Analistas de datos que hacen la transición a roles de Data Science y necesitan evaluar sus habilidades en ML.
• Profesionales que han completado cursos introductorios y buscan una autoevaluación rigurosa.
• Estudiantes universitarios que desean reforzar conceptos estadísticos y de ML con pruebas prácticas.
• Cualquier persona que necesite una simulación cronometrada completa de un examen técnico de Data Science.
• Aprendices que buscan explicaciones detalladas para conceptos complejos tras fallar en otros ensayos.

¿Qué esperas para comenzar?

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