Python para Data Science, Machine Learning desde cero, R para analítica

Estas clases están diseñadas para estudiantes, profesionales y empresas que desean analizar datos, crear modelos predictivos y tomar mejores decisiones usando Python y R, sin necesidad de experiencia previa avanzada.

?? Python para Data Science
Aprenderás a trabajar con datos reales utilizando las principales librerías del ecosistema Python:

Análisis y limpieza de datos con Pandas y NumPy

Visualización efectiva con Matplotlib y Seaborn

Exploración de datos (EDA) y detección de patrones

Manejo de datasets reales (CSV, Excel, APIs)

Desde el primer día trabajarás con ejemplos prácticos orientados a negocios, finanzas, marketing, tecnología y análisis operativo.

?? Machine Learning desde Cero (Aprendizaje Supervisado y No Supervisado)
Te guiaré paso a paso para que entiendas qué es el Machine Learning, cómo funciona y cómo aplicarlo, sin fórmulas innecesarias ni teoría confusa.

Contenido clave:

Fundamentos de Machine Learning

Modelos supervisados: regresión, clasificación, árboles de decisión

Modelos no supervisados: clustering (K-Means), reducción de dimensionalidad

Evaluación de modelos y métricas

Implementación práctica con scikit-learn

El objetivo no es solo usar modelos, sino entender cuándo y por qué usarlos.

?? R para Analítica de Datos y Estadística Aplicada
R sigue siendo una herramienta clave en análisis estadístico y científico. En estas clases aprenderás:

Manipulación de datos con dplyr y tidyverse

Análisis estadístico descriptivo e inferencial

Visualización avanzada con ggplot2

Interpretación de resultados para toma de decisiones

Ideal para quienes vienen de áreas como negocios, economía, investigación o análisis cuantitativo.

?? Metodología de las clases

? 100% prácticas y orientadas a proyectos
? Ejercicios con datos reales
? Explicaciones claras, paso a paso
? Ritmo adaptado a tu nivel
? Acompañamiento personalizado

Las clases pueden ser online, individuales o por objetivos específicos (exámenes, proyectos, trabajo, entrevistas técnicas).

????? Sobre mí

Cuento con más de 30 años de experiencia en desarrollo de software y más de 10 años en Ciencia de Datos y Analítica, trabajando con proyectos reales en entornos profesionales. Mi enfoque es enseñar lo que realmente se usa, evitando teoría innecesa