El análisis de datos con Python es una habilidad esencial para los científicos y analistas de datos. Este curso lo llevará desde los conceptos básicos del análisis de datos con Python hasta la construcción y evaluación de modelos de datos.

Los temas cubiertos incluyen:

  • Recopilar E Importar Datos
  • Limpieza, Preparación Y Formateo De Datos
  • Manipulación De Tramas De Datos
  • Resumir Datos,
  • Construir Modelos De Regresión De Aprendizaje Automático
  • Refinamiento Del Modelo
  • Creación De Canalizaciones De Datos

Aprenderá a importar datos de múltiples fuentes, limpiar y disputar datos, realizar análisis exploratorios de datos (EDA) y crear visualizaciones de datos significativas.

Luego, podrá predecir tendencias futuras a partir de sus datos mediante el desarrollo de modelos y canalizaciones de regresión lineal, múltiple y polinomial, y aprenderá a evaluarlos.




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Además de conferencias en video, aprenderá y practicará utilizando laboratorios y proyectos prácticos.

Trabajará con varias bibliotecas Python de código abierto, incluidas Pandas y Numpy, para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos interesantes. También trabajará con scipy y scikit-learn para crear modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.

Lo que vas a aprender

Desarrolle código de Python para limpiar y preparar datos para el análisis, incluido el manejo de valores faltantes, formateo, normalización y clasificación de datos.

Realice análisis de datos exploratorios y aplique técnicas analíticas a conjuntos de datos de palabras reales utilizando bibliotecas como Pandas, Numpy y Scipy

Manipular datos mediante marcos de datos, resumir datos, comprender la distribución de datos, realizar correlaciones y crear canalizaciones de datos

Cree y evalúe modelos de regresión utilizando la biblioteca de aprendizaje automático de scikit-learn y utilícelos para la predicción y la toma de decisiones.



  • Las habilidades que conseguirás
  • Modelado Predictivo
  • Programación pitón
  • Análisis de los datos
  • Visualización de datos (dataviz)
  • Selección de modelo

Los temas del curso:

  1. Importación de conjuntos de datos
  2. disputa de datos
  3. Análisis exploratorio de datos
  4. Modelo de desarrollo
  5. Evaluación del modelo
  6. Trabajo final

Este curso es ofrecido por: Habilidades en redes de IBM

IBM es el líder mundial en transformación empresarial a través de una plataforma de nube híbrida abierta e IA, y atiende a clientes en más de 170 países de todo el mundo. En la actualidad, 47 de las 50 empresas de Fortune confían en IBM Cloud para administrar sus negocios, y la IA empresarial de IBM Watson está trabajando arduamente en más de 30 000 compromisos.

IBM es también una de las organizaciones de investigación empresarial más vitales del mundo, con 28 años consecutivos de liderazgo en patentes.

Sobre todo, guiada por los principios de confianza y transparencia y el apoyo a una sociedad más inclusiva, IBM se compromete a ser un innovador tecnológico responsable y una fuerza para el bien en el mundo.

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Jesús Amaro

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