Proyecto de Data Science con Python - Proyecto Completo Desde 0

preview_player
Показать описание
En este video vamos a resolver un proyecto de Python donde usaremos varias técnicas usadas en el análisis de datos y data science.

--------------------
Contenido del video:
0:00 Intro
0:40 Extracción de tablas de los grupos A-H
18:23 Extracción de partidos de futbol - Parte 1
50:34 Extracción de partidos de futbol - Parte 2
01:34:55 Limpieza y Transformación de datos
02:15:42 Elaboración del modelo
Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

Acabo de subir otro proyecto orientado a modelos de Data Science con Python: 

thepycoachES
Автор

Estamos en 2024, pero aun pueden usar este proyecto de predicción del 2022. Tienen dos opciones
- Opción 2: Pueden ir a mi GitHub (link en descripción) y descargar dentro de la carpeta data el archivo "dict_table" y luego usar la librería pickle para leerlo en Jupyter Notebooks como muestro en el video 2:17:46

thepycoachES
Автор

Muy bien..muy..bien.... Hay futuro como divulgador científico.... Conciso, práctico..., . Directo sin nada de relleno ni nada flow.... Que usan otros.... Like, me suscribo...click... Campanita y toda esa que hay que hacer.... Felicitaciones...

aldotb
Автор

En la pagina tal y como esta ahora, los grupos se encuentran en el rango range(12, 68, 7). Estuvo muy entretenido el video, ahora a animarse a ver mas modelos y a intentarlo hacer con mas caracteristicas en los datos e implantando modelos y redes neuronales de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Este video ha sido estupendo para empezar a dar unos primeros pasos y empezar a tener unos enfoques de como hacerlo. Gracias

francipecino
Автор

Tu canal es oro molido, el contenido que haces me ayuda a sintetizar y sentar todo lo que he estado aprendiendo en cursos de diferentes partes. Gracias por compartir este conocimiento tan valioso !

Neurofilia
Автор

Este canal vale oro puro. Eres todo un crack amigo. ¡Gracias!

guidadelac
Автор

Me ha encantado este mini-curso de Data Science desde cero a la final del Mundial de 2022. Me ha servido para tener un primer contacto real con el mundo del Data Science y con el incentivo de conocer la predicción del Mundial, doble motivación. No se puede pedir más por menos. Muchísimas gracias!!

gdv
Автор

Muchisimas gracias por este curso, lo voy a estar siguiendo y realizando. Muchas gracias!!!!

AO_TSL
Автор

Muy buen video entendible para alguien que recien inicia

dani.cortez
Автор

Chicos, si extrajeron la data con beautifulsoup, al parecer wikipedia arreglo las clases de las etiquetas, asi que funciona igual con beatifulsoup que con selenium. yo me di cuenta despues de hacer las dos! jaja

EmilianoEmanuelSosa
Автор

Excelente, muchas gracias hermano ud habla en Python gracias

diegotinjaca
Автор

La verdad espero algún día llegar a ese nivel...

dfaquino
Автор

Gracias por compartir, existen varias oportunidades de mejora, sobre todo desde el punto de vista de: la cultura habla hispana, la ciencia de datos y las estadísticas y probabilidades aplicadas al futbol, quedo a la orden para compartir mi ángulo.

MrZenther
Автор

Estuvo muy bueno el video!!!! casi le atinabas en la final jajaja

licantropofilms
Автор

Muy bueno, preciso en la hora y media que llevo. Excelencia para explicar.

ssagredo
Автор

Muchas gracias por el video, a echarle ganas para ser un buen CWI mañana voy a twilight a ver si aplicó gracias !!

j.carlosvallem.
Автор

Cordial saludo @thepycoach . Cual seria el valor aproximado a cobrar en USD por un proyecto como este del video para una empresa o un particular. PD Es en general la pregunta independientemente de el tema o el fin con que se hizo el proyecto.

maudelaossa
Автор

Excelente aporte! No hay mas que decir...

DarkCirer
Автор

Hola excelente video, estoy intentanto hacer este proyecto un poco distinto pero con los resultados actuales de los grupos de la europa league. Tengo un problema que me impide tomar todos los grupos en un solo dataframe, sino en 8 df. Espero no tener problemas con eso jajaja

arepitacule
Автор

El throughput también es importante leerlo. Quiere decir con la configuración que le diste cuantos requests por segundo pudo procesar.
Analizar el throughput podes ver donde está el cuello de botella o cuánto soporta. El desvío standard también: es cuán variables fueron esas respuestas. Si tiende a un número bajo esta ok y si se va muy arriba ya es muy variable las respuestas. Sds

elmariscal