Este curso de Python para ciencia de datos es una introducción a Python y cómo aplicarlo en ciencia de datos.
El curso contiene ~ 60 conferencias y 7,5 horas de contenido impartido por Praba Santanakrishnan, un científico de datos de Microsoft con gran experiencia.
Partiendo de algunos fundamentos sobre “qué es la ciencia de datos” y “quién es un científico de datos”, el programa avanza rápidamente hacia los desafíos específicos de la ciencia de datos.
Esto incluye los desafíos de las definiciones de problemas y la recopilación de datos, las canalizaciones de datos, la preparación de datos, la limpieza de datos y temas relacionados. Se tratan las metodologías de ciencia de datos, las herramientas de análisis de datos y las herramientas de código abierto.
También se tratan la validación de creación de modelos, la visualización y diversas aplicaciones de ciencia de datos.
Se tratan los tipos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como las metodologías y la agrupación en clústeres. También se cubren NumPy, Pandas, Python Notebook, Git, REPL, IDS y Jupyter Notebook. Matrices, matrices avanzadas,
Python para la ciencia de datos
Un programa de introducción al nivel intermedio en Python y cómo aplicarlo en la ciencia de datos
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¿Para quién es este curso?
- Nuevos desarrolladores de Python que buscan desarrollar rápidamente y comprender mejor el poder de Python
- Usuarios de Python en etapa inicial que necesitan usar Python en aplicaciones serias de nivel empresarial
- Personas que estén familiarizadas con la ciencia de datos y necesiten comprender los usos óptimos de Python
Requisitos
- Se asume el conocimiento básico de Python
- Alguna experiencia en desarrollo de software (incluidos idiomas, bases de datos …)
Lo que aprenderás
- Explicar el aprendizaje automático y sus tecnologías.
- Discutir y aplicar los fundamentos de Python
- Comprender el paquete NumPy
- Utilice el análisis de datos con Pandas y visualización de datos
- Implementar el aprendizaje automático supervisado (regresión y clasificación) y no supervisado (agrupación en clústeres)
- Utilice varias herramientas de análisis y visualización asociadas con Python, como Matplotlib, Seaborn, etc.
- Describir el comportamiento de los datos en modelos de Python.
- Comprender cómo usar las distintas bibliotecas de Python para manipular datos, como Numpy, Pandas y Scikit-Learn.
- Utilice las bibliotecas de Python y trabaje en la manipulación de datos, la preparación de datos y la exploración de datos.
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 con un gran descuento.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 24 de junio, pero puede vencer en cualquier momento.
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