En la era moderna de la tecnología, el mundo empresarial depende más que nunca de los datos. El análisis de datos puede proporcionar información y comprensión sobre una empresa, algún producto o servicio.
También puede revelar nuevas posibilidades y oportunidades que no se habrían visto antes.
Python es un potente lenguaje de programación que está simplificando la ciencia de los datos. En años anteriores, las empresas o investigadores tenían que depender en gran medida de software caro y propietario creado por proveedores, y que en ocasiones no lograban cubrir todas las demandas y necesidades.
El auge de la ciencia de datos a través de Python ha mejorado la situación de las empresas. Con Python, el análisis de datos es ahora mucho más fácil y barato que nunca. Junto con Python, hay muchas otras herramientas y bibliotecas que pueden utilizarse en el análisis de datos.
Puedes iniciar en el análisis de datos con Python a través del siguiente curso gratuito.
Introducción Gratuita a Python Data Science
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¿Para quién es este curso?
- Aspirantes a análistas o científicos de datos en consultoría estadística
- Estudiantes de últimos semestres de carreras técnicas en ciencias
- Personas con interés entender programación en Python
Requisitos
- El curso se hace en windows. Pero los conceptos valen para linux y MAC
Lo que aprenderás
- Instalar Python y Jupiter Notebook para análizar datos
- Crear listas de variables numéricas, de texto y boleanas en python
- Realizar operaciones numéricas con el paquete numpy
- Transformar datos nivel básico con dataframes de pandas
- Diseñar gráficas básicas con Matplotlib
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
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