What You Will Learn!
- Definición de las funciones de Python y lo que hacen las librerías
- Analizar datos para resultados
- Machin learning para predicción
- Practicas de la vida real en la ciencia de datos
- Análisis de datos
- Gráficos para entender los datos
Description
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!
Who Should Attend!
- Desarrolladores de Python principiantes para ciencia de datos