En pocas palabras, la ciencia de datos se dedica a la extracción de información limpia a partir de datos sin procesar para formar conocimientos prácticos.
Y hay muchos datos por ahí. Para 2025, se estima que habrá alrededor de 175 zettabytes de datos flotando (un zettabyte es un billón de gigabytes). Los datos han sido llamados el “petróleo del siglo XXI”.
El campo de la ciencia de datos está creciendo rápidamente y revolucionando muchas industrias. Tiene beneficios incalculables en los negocios, la investigación y nuestra vida cotidiana.
Su ruta al trabajo, su consulta más reciente en el motor de búsqueda de la cafetería más cercana, su publicación de Instagram sobre lo que comió e incluso los datos de salud de su rastreador de actividad física son importantes para diferentes científicos de datos de diferentes maneras.
Examinando lagos de datos masivos, buscando conexiones y patrones, la ciencia de datos es responsable de traernos nuevos productos, ofrecer información innovadora y hacer nuestras vidas más convenientes.
Introducción a la ciencia de datos en Python
Este curso presentará al alumno los conceptos básicos del entorno de programación de Python, incluidas las técnicas fundamentales de programación de Python, como lambdas, lectura y manipulación de archivos csv y la biblioteca numpy.
El curso introducirá técnicas de manipulación y limpieza de datos utilizando la popular biblioteca de ciencia de datos python pandas e introducirá la abstracción de Series y DataFrame como las estructuras de datos centrales para el análisis de datos, junto con tutoriales sobre cómo usar funciones como groupby, merge y tablas dinámicas con eficacia.
Al final de este curso, los estudiantes podrán tomar datos tabulares, limpiarlos, manipularlos y ejecutar análisis estadísticos inferenciales básicos.
Este curso debe tomarse antes que cualquiera de los otros cursos de Ciencia de datos aplicada con Python: Representación de gráficos, gráficos y datos aplicados en Python, Aprendizaje automático aplicado en Python, Minería de texto aplicada en Python, Análisis de redes sociales aplicadas en Python.
Qué aprenderás
- Comprender técnicas como lambdas y manipular archivos csv
- Describir la funcionalidad y las características comunes de Python utilizadas para la ciencia de datos
- Query DataFrame estructuras para limpieza y procesamiento
Curso ofrecido por Universidad de Míchigan
La misión de la Universidad de Michigan es servir a la gente de Michigan y del mundo a través de la preeminencia en la creación, comunicación, preservación y aplicación del conocimiento, el arte y los valores académicos, y en el desarrollo de líderes y ciudadanos que desafíen el presente y enriquezcan el futuro.
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¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.
Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
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