Ciencia de Datos con Python (MOOC con Certificado)
Curso
A Distancia
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Curso Online280 € + IVA
Descripción
-
Tipología
Curso
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Nivel
Nivel básico
-
Metodología
A distancia
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Horas lectivas
24h
-
Duración
8 Semanas
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Inicio
Fechas a elegir
-
Envío de materiales de aprendizaje
Sí
Aprende las bases de la Ciencia de Datos para desarrollar librerías de análisis de datos para Python. Incorpora conocimientos de probabilidad y estadística. Aprende cómo Python te puede ayudar a desarrollar herramientas para Ciencia de Datos.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Incorporar las bases del análisis de datos con Python, y los conocimientos matemáticos sobre probabilidad y estadística, necesarios para el desarrollo de librerías destinadas a la ciencia de datos.
Personas que programen en Python o con conocimientos básicos del lenguaje.
Haber realizado el curso de Introducción al Lenguaje Python (o rendir el examen de acceso)
CERTIFICADO DE APROBACIÓN DE «PROGRAMACIÓN CON PYTHON ORIENTADA A LA CIENCIA DE DATOS»
La mayoría de los cursos sobre ciencia de datos con un lenguaje de programación, están destinados al usuario o científico de datos, siendo el objetivo principal, conocer las herramientas existentes.
Dichas herramientas han sido desarrolladas por programadores experimentados, y el objetivo de este curso, es aprender a desarrollarlas.
La filosofía que siguen nuestros cursos es: «Mientras que otros te cobran por el material, nosotros te pedimos que lo compartas.»
Opiniones
Materias
- Estadística
- Probabilidad
- Python
- Ciencia de datos
- Data science
- Data mining
- Programación avanzada
- Scripting
- GNU/Linux
- Análisis de datos
- Analista programador
- Científico de datos
Profesores
Temario
- Manipulación de cadenas de texto. Métodos de formato, búsqueda y validación. Sustituciones y parsing de cadenas.
- Manipulación de listas. Agregación, búsqueda y eliminación de elementos. Ordenamiento. Funciones estadísticas.
- Manipulación de diccionarios. Agregación, búsqueda y eliminación de elementos. Concatenación y actualización.
- Manejo y manipulación de archivos. Lectura y escritura de archivos. Modos de apertura. Lectura, escritura y parsing de archivos CSV. Funciones estadísticas sobre archivos CSV.
- Probabilidad y estadística en Python. Sucesos simples y compuestos. Probabilidad condicional. Teorema de Bayes. Desviación estándar y varianza.
- Programación de un menú de opciones. Menú textual. Parsing de argumentos por línea de comandos.
Información adicional
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