Ciencia de Datos con Python desde Cero - Volumen 3 (Nivel Avanzado): Machine Learning Avanzado y Big Data con Python: Domina Random Forest, Gradient Boosting, PySpark y el despliegue de modelos en la nube con ejemplos prßcticos
Ciencia de Datos con Python desde Cero - Volumen 3 (Nivel Avanzado): Machine Learning Avanzado y Big Data con Python: Domina Random Forest, Gradient Boosting, PySpark y el despliegue de modelos en la nube con ejemplos prßcticos
???Quieres dar el salto definitivo en tu camino como cient???fico de datos? Este es el tercer y ???ltimo volumen de la serie Ciencia de Datos Desde Cero . Tras aprender los fundamentos (Volumen 1) y dominar el an???lisis exploratorio y los primeros modelos predictivos (Volumen 2), aqu??? te adentrar???s en el nivel profesional : modelos avanzados, an???lisis de Big Data y despliegue en producci???n. En este libro aprender???s a: Entrenar y optimizar modelos de Machine Learning avanzados: ???rboles de Decisi???n, ...
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???Quieres dar el salto definitivo en tu camino como cient???fico de datos? Este es el tercer y ???ltimo volumen de la serie Ciencia de Datos Desde Cero . Tras aprender los fundamentos (Volumen 1) y dominar el an???lisis exploratorio y los primeros modelos predictivos (Volumen 2), aqu??? te adentrar???s en el nivel profesional : modelos avanzados, an???lisis de Big Data y despliegue en producci???n. En este libro aprender???s a: Entrenar y optimizar modelos de Machine Learning avanzados: ???rboles de Decisi???n, Random Forest, Gradient Boosting. Explicar predicciones con SHAP e interpretar la importancia de variables. Analizar datos masivos con PySpark , comparando su potencia frente a Pandas. Guardar y desplegar modelos con Flask y ponerlos en la nube (Heroku / AWS). Implementar pr???cticas de MLOps : versionado de datos, pipelines automatizados y control de modelos. Integrar todo en un proyecto real de predicci???n de rotaci???n de empleados , desde el EDA hasta la presentaci???n final de resultados a negocio.
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