BOOTCAMP PYTHON II - DATA SCIENCE
Curso
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Taller intensivo
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Metodología
Online
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Horas lectivas
12h
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Duración
1 Día
Curso de Python especializado en Data Science, los primeros pasos para la carrera del momento. Aprenderemos análisis de datos, machine learning y visualización. Adquiriendo las bases de la manipulación de datos, crear gráficos y aplicar algoritmos de machine learning.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Graduado escolar / ESO o en último curso, Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 21 años en Emagister.
Materias
- Machine learning
- Visualización
- Análisis de datos
- Introducción a NumPy
- Scikit-Learn
Profesores
Antonio Elías
Coordinador Módulo Web en Máster de MPD
Más de 20 años de experiencia como formador en Tecnologías Web en centros de formación y empresas aragonesas · Técnico Especialista en Informática de Gestión (actual Grado Superior de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma)
Temario
Breve revisión de conceptos básicos: variables, estructuras de control y funciones en Python.
Uso de listas por comprensión y manejo avanzado de diccionarios.
Librerías Fundamentales para Data Science:
Introducción a NumPy: manipulación eficiente de matrices y operaciones numéricas.
Uso de Pandas: análisis y manipulación de datos estructurados en DataFrames.
Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn:
Creación de gráficos y visualizaciones atractivas para explorar datos.
Personalización de gráficos y representaciones visuales con Seaborn.
Análisis de Datos con Pandas:
Exploración y limpieza de datos en DataFrames.
Aplicación de filtros, agregaciones y transformaciones para obtener insights.
Introducción a Machine Learning:
Conceptos fundamentales de Machine Learning.
Uso de Scikit-learn para aplicar modelos de clasificación y regresión.
Validación y Evaluación de Modelos:
Técnicas para dividir conjuntos de datos en entrenamiento y prueba.
Evaluación del rendimiento de los modelos y ajuste de hiperparámetros.
Aprendizaje No Supervisado con Clustering:
Aplicación de algoritmos de clustering como K-means para agrupar datos.
Visualización y evaluación de resultados de clustering.
Procesamiento de Datos Avanzado:
Trabajo con datos faltantes y técnicas de imputación.
Transformación de variables categóricas y escalado de características.
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