Ciencia de datos con Python casos prácticos
Descripción
Descripción del curso: Este curso de Introducción a la Ciencia de Datos con Python es una introducción práctica a las herramientas y técnicas esenciales utilizadas en el campo de la ciencia de datos. El objetivo principal del curso es capacitar a los estudiantes para que puedan utilizar Python como su principal lenguaje de programación y aprovechar diversas bibliotecas populares, como Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib y modelados de regresión lineal y logística, para realizar análisis de datos y construir modelos predictivos.
Veremos:
Numpy: Para manejo matemático y de transformación de matrices.
Pandas: para carga y manipulación de los datos.
Matplotlib: gráficas.
Seaborn: Gráficas.
Entre otras librerías que iremos viendo en el curso.
Objetivos del curso:
- Familiarizar a los estudiantes con el ecosistema de Python para ciencia de datos.
- Capacitar a los estudiantes para realizar manipulación y análisis de datos utilizando Pandas y Numpy.
- Desarrollar habilidades de visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn.
- Introducir a los estudiantes en los conceptos y técnicas de modelado de regresión lineal y logística.
- Preparar a los estudiantes para aplicar estas herramientas y técnicas en problemas reales de ciencia de datos.
Este curso proporcionará una base sólida para que los estudiantes continúen explorando temas más avanzados en ciencia de datos y análisis de datos utilizando Python. ¡Espero que los participantes disfruten del curso y logren adquirir habilidades valiosas en el campo de la ciencia de datos!
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores de Python principiantes para ciencia de datos
Ver másVer menos
