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# Ciencia de Datos en la Nube
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> Foto de [Jelleke Vanooteghem](https://unsplash.com/@ilumire) en [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/cloud?orientation=landscape)
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Cuando se trata de hacer ciencia de datos con grandes volúmenes de datos, la nube puede marcar una gran diferencia. En las próximas tres lecciones, veremos qué es la nube y por qué puede ser muy útil. También exploraremos un conjunto de datos sobre insuficiencia cardíaca y construiremos un modelo para ayudar a evaluar la probabilidad de que alguien sufra una insuficiencia cardíaca. Usaremos el poder de la nube para entrenar, implementar y consumir un modelo de dos maneras diferentes. Una forma utilizando únicamente la interfaz de usuario en un enfoque de bajo código/sin código, y la otra utilizando el Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK).
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### Temas
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1. [¿Por qué usar la nube para la Ciencia de Datos?](17-Introduction/README.md)
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2. [Ciencia de Datos en la Nube: La forma de "Bajo código/Sin código"](18-Low-Code/README.md)
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3. [Ciencia de Datos en la Nube: La forma de "Azure ML SDK"](19-Azure/README.md)
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### Créditos
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Estas lecciones fueron escritas con ☁️ y 💕 por [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets) y [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre)
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Los datos para el proyecto de Predicción de Insuficiencia Cardíaca provienen de [Larxel](https://www.kaggle.com/andrewmvd) en [Kaggle](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data). Están licenciados bajo la [Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
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**Descargo de responsabilidad**:
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