Aprender a programar en Python no siempre es fácil, especialmente si desea usarlo para la ciencia de datos.
De hecho, hay muchas herramientas diferentes que deben aprenderse para poder usar correctamente Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, y cada una de esas herramientas no siempre es fácil de aprender. Pero, este curso le brindará todos los conceptos básicos que necesita sin importar el objetivo que desee utilizar, así que si usted:
– Eres estudiante y quieres mejorar tus habilidades de programación y quieres aprender nuevas utilidades sobre cómo usar Python
– Necesidad de aprender los conceptos básicos de la ciencia de datos
– Tiene que comprender las herramientas básicas de ciencia de datos para mejorar su carrera
– Simplemente adquiere las habilidades para uso personal.
Entonces definitivamente te encantará este curso. No solo aprenderá todas las herramientas que se utilizan para la ciencia de datos, sino que también mejorará su conocimiento de Python y aprenderá a usar esas herramientas para poder visualizar sus proyectos.
Python: introducción a la ciencia de datos y el aprendizaje automático AZ
Conceptos básicos de Python Aprenda Python para ciencia de datos Python para aprendizaje automático y consejos y trucos de Python
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¿Para quién es este curso?
- Los usuarios principiantes de python sienten curiosidad por la ciencia de datos
Requisitos
- Fuerte motivación para aprender nuevas habilidades.
- Conocimientos básicos de programación en Python (puede ser útil pero no obligatorio)
Lo que aprenderás
- Comprender los conceptos básicos de la programación de Python
- aprender todos los conceptos matemáticos básicos
- Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y cómo realizarla usando Python
- Aprenda a usar diferentes herramientas de Python especializadas en ciencia de datos
- Mejore su programación en Python integrando nuevos conceptos
- Aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático
- Realizar varios análisis con sklearn
- Termine el curso con una comprensión completa de todos los conceptos básicos de la ciencia de datos y todas las herramientas necesarias para realizarlo con python.
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Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
Este tipo de cupones duran muy pocas horas, e incluso solo minutos después de haber sido publicados.
Debido a una actualización de Udemy ahora solo existen 1,000 cupones disponibles, NO nos hacemos responsables si el cupón ya venció.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
Un cupón de descuento permite adquirir un curso con una cierta rebaja del precio original. Facialix solo comparte aquellos que son al 100%, con lo cual se rebaja el precio total y puede ser adquirido de manera gratuita.
Es imposible saber el tiempo exacto ya que solo Udemy o el instructor pueden personalizar variables (tiempo, cantidad, etc.) para definir un tiempo límite. Con base a nuestra experiencia, lo máximo que puede durar son 3 días y lo mínimo unos 10 minutos.
No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
Solo debes dar clic al botón de abajo llamado “Ir al Curso”, automáticamente te llevara a la plataforma y, si el cupón sigue activo, aplicara automáticamente el descuento. Si el descuento no aparece significa que el cupón ya venció.
En teoría es indefinidamente, pero existen casos donde los cursos son eliminados ya sea por la propia plataforma o por el instructor.
Facialix solo comparte los cursos con cupones, no se hace responsable por ningún motivo de ellos o de su disponibilidad. Si el cupón ya expiro o no da el 100% de descuento no hay mucho que se pueda hacer ya que el autor, y solo el, tiene el permiso para crear o inhabilitar los cupones de descuento, en teoría podrías ponerte en contacto con el directamente y negociar algún beneficio.
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