Ciencia de datos con Python
Curso de formación para conocer las distintas librerías de Python para ciencia de datos: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit Learn.
La ciencia de datos es una herramienta esencial para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas a partir de la información contenida en los datos. Se trata de una disciplina en constante evolución que combina técnicas de estadística, matemáticas, informática y visualización para ayudar a las organizaciones a convertir datos en información valiosa.
- Comprender los distintos términos utilizados en los procesos de Ciencia de datos.
- Acceder al entorno de desarrollo: Google Colaboratory
- Introducción a Numpy
- Uso de Numpy
- Código de Numpy
- Introducción a Pandas
- Uso de Pandas
- Código de Pandas
- Introducción a Matplotlib
- Uso de Matplotlib
- Código de Matplotlib
- Introducción a Seaborn
- Uso de Seaborn
- Código de Seaborn
- Introducción a Scikit Learn y Machine Learning
- Paquete datasets
- Regresión
- Clasificación
Ejemplos sobre el dataset tips para crear un modelo de regresión capaz de predecir la propina en un restaurante.
Datos del curso
Duración
30 horas
Objetivos
Aprender las principales librerías Python para el desarrollo de ciencia de datos.
Requisitos
Conocer la sintaxis básica de Python. Disponer de un navegador web y una cuenta de Gmail.
Modalidad
Online
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