Ciencia de Datos con Python
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Gracias a lo enriquecedor que ha sido el curso logré un aumento de puesto, gracias a las ideas y desarrollos de proyectos que aprendí en TecGurus cumplí mi objetivo, sin duda volveré a realizar más cursos con ustedes.
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Excelente centro educativo para continuar desarollándose profesionalmente. Te ayudan a crecer mucho y se preocupan por que generes el conocimiento y habilidades necesarias. Excelente lugar para aprender y crecer.
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Curso
Online
*Precio Orientativo
Importe original en MXN:
$ 10.687 $ 14.250
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
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Universidad Católica de Ávila.
Master Online994 € 3.700 € -
ISEB - Instituto Superior Europeo de Barcelona
Postgrado A distancia1.900 € -
INESEM Business School
Master Online1.895 € 2.460 € -
Formación Profesional Fomento
Ciclo superior de formación profesional Online1.900 € -
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Master Online1.895 € 2.460 € -
Instituto Tecnológico de MasterD
Curso OnlinePrecio a consultar
Descripción
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Tipología
Taller intensivo
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Metodología
Online
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas a elegir
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Prácticas en empresa
Sí
En el presente Python es uno de los lenguajes de referencia para los científicos de datos en él se pueden implementar desde los análisis de datos más básicos hasta los modelos de aprendizaje automático más avanzados, permitiendo llevar estos posteriormente a directamente a producción de una forma ágil.
Esta popularidad es debida a múltiples factores entre ellos se puede destacar la facilidad de su sintaxis que facilita la legibilidad del código y abundancia de librerías para múltiples tareas. Con este curso se pretende dar las herramientas necesarias para que el desarrollador se adapte a este nuevo panorama teniendo la posibilidad de aprender nuevas habilidades la búsqueda de valor en el negocio donde se aplique.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Objetivos Principales
Dominar la implementación de Python en el área de ciencias de datos.
Conocer los ambientes más novedosos de Python en el área.
Desarrollar modelos óptimos basados en casos de negocio reales.
objetivo resumido
A estudiantes y desarrolladores en el campo de T.I. o personas interesadas en el campo de la programación, ya que contamos con cursos desde nivel básico
Requisitos
Programación en Python (ambientes, lenguaje y POO).
Se recomienda curso: Python desde cero.
Conocimientos básicos en SQL y NoSQL.
Conocimientos base en matemáticas y estadística.
Al finalizar nuestro curso se te otorga un Diploma donde se mencionan los temas aprendidos durante el mismo con valor curricular.
Se hará llegar la información a través de correo electrónico y por contacto telefónico a los interesados en el curso, ademas de ofrecerles descuentos sobre el mismo.
Opiniones
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Gracias a lo enriquecedor que ha sido el curso logré un aumento de puesto, gracias a las ideas y desarrollos de proyectos que aprendí en TecGurus cumplí mi objetivo, sin duda volveré a realizar más cursos con ustedes.
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Valoración del curso
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La valoración media es superior a 3,7
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Este centro lleva 3 años en Emagister.
Materias
- Técnicas de implementación
- Modelado: Matemáticas y algoritmos
- Formas de visualización
- Comunicación y presentación
- Herramientas de BI
- Tratamiento de la información
- Data Warehouse y Big Data
- . Implementado un modelo propio
- Algoritmos más utilizados
- OLTP vs OLAP
- Teoría general de manejo de la información
Temario
Fuentes de información
1.1. Teoría general de manejo de la
información.
1.2. Archivos planos en formato CSV y
otras fuentes no especificadas (Data
Streaming).
1.3. Bases de datos relacionales y
documentales (Estructura de datos).
1.4. Data Warehouse y Big Data.
1.5. OLTP vs OLAP
1.6. Tratamiento de la información.
1.7. Mecanismos de limpieza.
2. Configuración del ambiente de desarrollo.
2.1. Configuración de Python y sus
correspondientes paquetes.
2.2. Notebooks, su uso e implementación.
2.3. IDE´s dedicados a ciencia de datos.
3. Modelado: Matemáticas y algoritmos
3.1. Conceptos de estadística.
3.2. Algoritmos más utilizados.
3.3. Implementado un modelo propio.
4. Visualización
4.1. Formas de visualización.
4.2. Campos de acción de acuerdo con resultados.
4.3. Herramientas de BI.
5. Comunicación y presentación
5.1. Presentación de un proyecto a un equipo
multidisciplinario.
5.2. Técnicas de implementación
Información adicional
Manejar paquetería de ciencia de datos Pandas, Tensorflow, etc. Configurar un ambiente optimo para ejecución de modelos.
Desarrollan un pensamiento lógico y de negocio. Interacción con grandes servicios: AWS y Google Cloud. Seguir metodología Serverless.
¿Necesitas un coach de formación?
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Ciencia de Datos con Python
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