CIENCIA DE DATOS EN MEXICO PRECIO SERVICIO

CIENCIA DE DATOS EN MEXICO PRECIO SERVICIO

CIENCIA DE DATOS EN MEXICO PRECIO SERVICIO


La ciencia de datos es una nueva profesión que surgio en la ultima decada, siendo esta una combinación entre programación y bases de datos.

La manera mas eficiente de conseguir las bases de datos en graficas y en manera ordenada, ahorrandole trabajo a sus colaboradores, hace que la profesión de un cientifico de datos sea cada vez mas llamativa.

Un cientifico de datos cuenta con la capacidad de programar algoritmos que recolecten multiples bases de datos, como plantillas en excel, para despues combinarlas y mostrarlas a su conveniencia.

La ciencia de datos sin duda, cambiara la forma en la que las empresas manejan su inventario, manejan sus ventas, manejan sus inversiones, o hasta sus demografias de anuncios.

La ciencia de datos, ayudara a los empresarios a tomar mejores decisiones, a basarse en evidencia y estadisticas, en lugar de suposiciones y alegorias.

cursos en linea gratis

CIENCIA DE DATOS PARA EMPRESAS PRECIO


La empresa, Data Science, ubicada en Monterrey, es capaz de programar bases de datos para empresas con necesidades especificas, haciendoles la vida mas simple y facil.

Esta empresa cuenta con programadores capacitados para hacer bases de datos con multiples plantillas. En caso de estar interesado en sus servicios, puede hacer click al enlace.

CIENCIA DE DATOS EN MEXICO PRECIO SERVICIO

EXPERIENCIA EN PROGRAMACION DE BASES DE DATOS


Más de 6 años de experiencia en Python, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Data Analysis, desarrollo web usando django, escribiendo scripts Python para web scraping y otras utilidades de scripting.

Amplio concepto de machine learning, deep learning, análisis de los datos. He realizado algunos cursos sobre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis de datos, así como utilizando Python y R. A continuación se muestran mis conocimientos:

  1. Regresión / clasificación (vector de soporte, árbol de decisión, bosque aleatorio, vecino más cercano K, SVM kernal, bayes ingenuo)
  2. Agrupación (K-medias, agrupación jerárquica)
  3. Procesamiento del lenguaje natural (tokenización, lematización, derivación, eliminación de palabras vacías, bolsa de palabras, partes del discurso)
  4. Análisis de temas (Extractor de palabras clave, LDA, word2vec)
  5. Sistemas de recomendación
  6. Aprendizaje profundo (ANN, CNN)
  7. Análisis sentimental
  8. Análisis de componentes principales
  9. Selección e impulso de modelos
  10. Visualización de datos
  11. Minería / disputa de datos
  12. visión por computador

Deja un comentario