Este curso integral está diseñado para entusiastas de los datos, buscadores de empleo, estudiantes y profesionales que desean llevar sus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel desarrollando aplicaciones web que muestren sus modelos de machine learning.
En este curso, comenzaremos desde lo básico, asegurándonos de que incluso los principiantes puedan seguir el contenido cómodamente. Aprenderás a entrenar y exportar modelos de machine learning utilizando Scikit-Learn, una de las bibliotecas más populares en el ecosistema de Python. Te guiaremos a través de la carga de estos modelos y la simulación de un backend para hacer que tus aplicaciones web sean dinámicas e interactivas.
Nuestra travesía comienza con una introducción al entrenamiento, exportación y simulación de backend de modelos de machine learning. Luego, aprenderás a crear calculadoras web intuitivas utilizando Streamlit, un potente framework que simplifica el desarrollo de aplicaciones de datos. Cubriremos todo, desde la configuración básica hasta la implementación de tus aplicaciones en Streamlit Share, haciendo que tu trabajo sea accesible a una audiencia más amplia.
A continuación, profundizaremos en SHAP (Shapley Additive exPlanations), donde explorarás varias técnicas de visualización para explicar las predicciones de tu modelo. Aprenderás a simular procesos de backend, manejar valores dinámicos por defecto basados en promedios de variables, y seguir las mejores prácticas de codificación como DRY (No te repitas).
En la sección final, nos centraremos en construir robustos pipelines para el preprocesamiento y modelado. Ganarás experiencia práctica procesando valores de entrada para hacer tus formularios más dinámicos y simulando procesos de backend con pipelines. Al final de este curso, tendrás las habilidades para desarrollar e implementar aplicaciones web completas que aprovechen modelos de machine learning, proporcionando un impulso significativo a tu portafolio y capacidades profesionales.
Vente y transforma tus proyectos de ciencia de datos en aplicaciones web totalmente funcionales con Streamlit y Scikit-Learn.
