Curso online - Python para Datascience

Veremos cómo explorar los datos y aplicaremos varios modelos de predicción. El siguiente paso será trabajar con gráficos para mostrar, de una manera visual, qué dicen los datos. Por último, aprenderemos a analizar una base de datos haciendo uso de diversas funciones y operaciones.
Atención: es muy recomendable tener un nivel mínimo de programación con Python.

TEMARIO
Introducción a la ciencia de datos y en el entorno de trabajo Jupyter Notebook
¿Qué es la ciencia de datos y qué aplicaciones tiene?
Conceptos básicos de la ciencia de datos
Trabajar con Jupyter Notebook
Profundizar en Jupyter Notebook

Exploración inicial de los datos
Exploración básica de datos
Videotutorial (I): ejemplo de exploración de datos
Introducción a los modelos predictivos
Modelos de regresión
Videotutorial (II): ejemplo de un modelo de regresión
Modelos de clasificación
Ejemplo de un modelo de clasificación.

Visualización de datos con Matplotlib
Gráficas lineales y de barras
Scatter plots
Videotutorial (III): ejemplo para generar los gráficos aprendidos
Ahora te toca a ti: Representación gráfica de los datos
Representación gráfica de los datos: solución

Análisis de datos con Panda
Crear, leer y escribir una tabla de datos
Indexar, seleccionar y filtrar
Ordenar, agrupar y datos no disponibles (missing values)
Videotutorial (IV): repaso del temario con un ejercicio práctico
Ahora te toca a ti: Saber gestionar y procesar los datos
Saber gestionar y procesar los datos: solución

Inscripción
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Recomendaciones
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