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Curso

Data Science con Python

Características claves

+4 Horas de video a tu propio ritmo

+30 Videos

Soporte y asesoría 24X7

+5 Horas de Proyectos y Ejercicios

+10 Recurso Descargables

Acceso de por vida

Examen de final de curso

Certificado de Finalización

Descripción general

Data Science con Python es uno de los cursos de ciencia de datos más populares en. En este curso lo guiará paso a paso a través de un proyecto práctico de ciencia de datos: un raspador web que descarga y analiza datos de la web. A lo largo del camino, presenta técnicas para limpiar, reformatear, transformar y describir datos sin procesar; generar visualizaciones; eliminar valores atípicos; realizar análisis de datos simples. Debe tener una capacitación con una experiencia básica de codificación que pueda llevarlo a su organización y aplicar rápidamente a sus propios proyectos de ciencia de datos personalizados

En este programa aprenderás:

✓ ¿Qué es Data Science?
✓ ¿Por qué Data Science?
✓ Filtrar y seleccionar datos
✓ Concatenar y transformar datos
✓ Herramientas computacionales
✓ Mejores prácticas de visualización de datos
✓ Visualización de datos
✓ Datos tabulares
✓ Limpieza de datos
✓ Realización de matemáticas básicas y álgebra lineal.
✓ Diseño de prueba de hipótesis
✓ ¿Qué es la clasificación?

Certificado

¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!

Al culminar tu curso y aprobar la evaluación final, tendrás acceso al Certificado Digital

Data Science, también conocida como la Ciencia de Datos, es un campo interdisciplinario que incluye sistemas, procesos y métodos científicos para poder extraer y estudiar el conocimiento de datos en sus diversas formas.

Contenido del curso

Unidad 1 - Definiendo Data Science

✓ ¿Qué es data science?
✓ ¿Por qué data science?

Unidad 2 - Ciclo de vida del Data Science

✓ ¿Qué es el ciclo de vida del data science?

Unidad 3 - Diseño de datos

✓ Muestreo Probabilístico

Unidad 4 - Herramientas computacionales

✓ Python vs. R
✓ Set up the environment: Jupyter

Unidad 5 - Datos tabulares

✓ ¿Qué son los datos tabulares?
✓ Leyendo datos tabulares
✓ Recogida de información
✓ Respondiendo preguntas específicas

Unidad 6 - Análisis exploratorio de datos

✓ ¿Qué es el análisis exploratorio de datos?
✓ Tipos de datos estadísticos
✓ Propiedades de los datos

Unidad 7 - Limpieza de datos

✓ ¿Qué es la limpieza de datos?
✓ Respuestas que responder antes de la limpieza

Unidad 8 - Visualización de datos

✓ ¿Qué es la visualización de datos?
✓ Visualización de datos cualitativos
✓ Visualización variables Cuantitativas

Unidad 9 - Inferencia

✓ ¿Qué es la inferencia?
✓ Diseño de prueba de hipótesis
✓ Realizar una prueba de permutación
✓ Bootstrap un intervalo de confianza

Unidad 10 - Clasificación

✓ ¿Qué es la clasificación?
✓ Algoritmo de K-vecinos más cercanos

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