Especialización en Data Analytics usando Python
El aprendizaje de análisis de datos con Python puede adaptarse a diferentes niveles de experiencia, desde principiantes…
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Qué debo esperar de este programa? Python se usa en una amplia gama de campos, desde análisis de datos y machine learning hasta desarrollo web y automatización de tareas.
Porqué?
En general, un buen curso de Python puede brindarte una base sólida en programación que te abrirá muchas oportunidades en el mundo laboral y te permitirá abordar proyectos interesantes en diversos campos tecnológicos.
Aprende analítica con Python 🙂
Python es una herramienta poderosa para el análisis de datos y se ha convertido en una opción popular para quienes desean aprender analítica. Existen numerosas bibliotecas y herramientas en Python que facilitan el análisis de datos, el modelado estadístico, el machine learning y la visualización.
Algunas bibliotecas clave de Python para análisis de datos incluyen:
- Pandas: Ideal para manipulación y análisis de datos estructurados.
- NumPy: Fundamental para operaciones numéricas y cálculos matriciales.
- Matplotlib y Seaborn: Excelentes para la visualización de datos.
- SciPy: Ofrece herramientas para integración, optimización, estadísticas, y más.
- Scikit-learn: Perfecta para machine learning y modelado predictivo.
- TensorFlow o PyTorch: Bibliotecas para deep learning y redes neuronales.
¿Qué Aprenderás?
- Programación básica: Fundamentos de la lógica de programación, variables, estructuras de control y funciones.
- Análisis de datos: Uso de bibliotecas como Pandas y NumPy para manipular y analizar conjuntos de datos.
- Visualización de datos: Creación de gráficos e interpretación visual de datos usando Matplotlib, Seaborn u otra adecuda.
- Machine Learning: Implementación de algoritmos de machine learning con Scikit-learn para clasificación, regresión, clustering, entre otros.
- Procesamiento de datos: Manejo de archivos, limpieza de datos, integración de datos de diferentes fuentes.
- Automatización: Creación de scripts para automatizar tareas repetitivas.
- Análisis de texto: Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar y entender texto.
Plan de estudios del Curso
Fundamentos de Programación en Python
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Introducción al entorno de Python
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Tipos básicos de datos: Int, Float & String
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Estructuras de datos: Listas, Diccionarios y Conjuntos
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Estructuras de control: Condicionales y bucles
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Funciones, Clases y Objetos
Librerías para el manejo de datos
Librerías usadas en Analytics
Python para ciencia de datos
