¿Tienes recursos limitados en tu equipo o poco tiempo pero quieres desarrollar proyectos reales de Data Science? En menos de 2 horas aprenderás a crear y desplegar un proyecto práctico de detección de noticias falsas usando Google Colab, el entorno gratuito de Jupyter notebooks en la nube que facilita ejecutar y compartir código sin depender del hardware local.
Este recorrido práctico y directo te llevará desde el diseño del proyecto hasta su despliegue: obtendrás datos, los limpiarás y preprocesarás, entrenarás un modelo, evaluarás su rendimiento y aprenderás a integrarlo en una aplicación real. El curso está pensado para quienes ya manejan Python y conceptos básicos de estadística y machine learning, por lo que podrás avanzar rápidamente hacia resultados aplicables.
Lo que aprenderás:
- Diseñar un proyecto de Data Science aplicado a un problema real.
- Obtener y preparar datos para entrenar un modelo de machine learning.
- Limpiar y preprocesar conjuntos de datos en Google Colab.
- Crear y entrenar un modelo para detección de noticias falsas.
- Evaluar el rendimiento del modelo con métricas clave.
- Desplegar el modelo en una aplicación real utilizando Colab.
- Aprovechar Google Colab como entorno en la nube para proyectos de Data Science.
Contenido del curso:
- Secciones: 1
- Clases: 6
- Duración: ≈2 horas
Requisitos:
- No es apto para principiantes completos; se asume comprensión del código Python.
- Familiaridad con programación en Python.
- Conocimientos básicos de estadística y machine learning.
- El curso no está diseñado para enseñar programación en Python, sino para guiar el desarrollo del proyecto completo.
¿Para quién es este curso?
- Entusiastas y alumnos de Data Science y Machine Learning de nivel intermedio.
- Personas con conocimientos previos en Python que desean llevar un proyecto desde la recolección de datos hasta su despliegue.
¿Qué esperas para comenzar?
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