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Ciencia de datos con Python

Ciencia de datos con Python casos prácticos
Instructor
Juan Mario
6,363 Students enrolled
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  • FAQ
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Descripción del curso: Este curso de Introducción a la Ciencia de Datos con Python es una introducción práctica a las herramientas y técnicas esenciales utilizadas en el campo de la ciencia de datos. El objetivo principal del curso es capacitar a los estudiantes para que puedan utilizar Python como su principal lenguaje de programación y aprovechar diversas bibliotecas populares, como Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib y modelados de regresión lineal y logística, para realizar análisis de datos y construir modelos predictivos.

Veremos:

Numpy: Para manejo matemático y de transformación de matrices.

Pandas: para carga y manipulación de los datos.

Matplotlib: gráficas.

Seaborn: Gráficas.

Entre otras librerías que iremos viendo en el curso.

Objetivos del curso:

  • Familiarizar a los estudiantes con el ecosistema de Python para ciencia de datos.

  • Capacitar a los estudiantes para realizar manipulación y análisis de datos utilizando Pandas y Numpy.

  • Desarrollar habilidades de visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn.

  • Introducir a los estudiantes en los conceptos y técnicas de modelado de regresión lineal y logística.

  • Preparar a los estudiantes para aplicar estas herramientas y técnicas en problemas reales de ciencia de datos.

Este curso proporcionará una base sólida para que los estudiantes continúen explorando temas más avanzados en ciencia de datos y análisis de datos utilizando Python. ¡Espero que los participantes disfruten del curso y logren adquirir habilidades valiosas en el campo de la ciencia de datos!

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Definitely! If you have an internet connection, courses on Udemy are available on any device at any time. If you don't have an internet connection, some instructors also let their students download course lectures. That's up to the instructor though, so make sure you get on their good side!
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Course details
Video 11 hours
Certificate of Completion

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