Implementación profesional de data science y Scikit-learn con PythonMicrocurso

En este recurso, los participantes profundizarán en por qué Python es el lenguaje líder para los científicos de datos, destacando su comunidad y bibliotecas. Aprenderán el flujo de trabajo de diez pasos para implementar modelos con Scikit-learn, abarcando desde el preprocesamiento hasta la evaluación. Se diferenciarán técnicamente los algoritmos supervisados y no supervisados, proporcionando las herramientas necesarias para resolver problemas complejos de clasificación y agrupación. — Describir modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado aplicando la biblioteca Scikit-learn en entornos de Python.