Curso Práctico de Data Science con Python
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
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
120h
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Duración
Flexible
Este curso se enfoca principalmente en la aplicación práctica, donde se guía a los estudiantes paso a paso a través de casos reales. Al finalizar el curso, estarás capacitado para llevar a cabo proyectos completos de Data Science, que incluyen la importación de diversas fuentes de datos, la limpieza y transformación de datos, el análisis estadístico y la visualización de la información, y la obtención de conclusiones que generen un alto impacto en tu entorno.
Información importante
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
A tener en cuenta
El objetivo de este curso es que el alumnado domine el manejo de datos en un contexto científico utilizando Python y sus bibliotecas, como Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn, orientadas al análisis de datos. El enfoque práctico asegura que los estudiantes puedan aplicar estos conocimientos en situaciones del mundo real.
Este curso está dirigido a aquellos profesionales que deseen ingresar o mejorar sus habilidades en Data Science desde los fundamentos, con el objetivo de obtener posiciones de alto valor.
Diploma acreditativo
Opiniones
Materias
- Python
- Herramientas de análisis de datos
- Análisis de datos
- Series temporales
- Visualización de la información
Profesores
Victor Cosido
Profesor
Temario
Este curso se divide en varias secciones:
Introducción al análisis de datos con Python
· Explicación de Python y su instalación con Jupyter.
· Importación de librerías y fuentes de datos.
· Visualización básica utilizando Matplotlib, con ejemplos prácticos.
· Fundamentos del lenguaje Python y su aplicación en proyectos de Data Science.
Fundamentos del lenguaje Python
· Cobertura de conceptos como variables, listas, diccionarios, funciones, bucles y más.
Conceptos estadísticos para el análisis de datos
· Explicación de conceptos estadísticos esenciales, como varianza, correlación, histogramas, percentiles y funciones de densidad de probabilidad.
Análisis numérico con Numpy
· Uso de la biblioteca Numpy para la selección de datos y cálculos estadísticos.
Análisis de datos con Pandas
· Creación y manipulación de DataFrames, importación y exportación de datos, filtrado, y más.
Importación y exportación de datos con Pandas
· Cómo importar datos desde diversas fuentes, incluyendo Excel, bases de datos SQL, páginas web y más, así como la exportación de datos.
Proyecto Data Science 1 - Análisis de datos con Pandas
· Un proyecto específico centrado en el análisis de datos utilizando Pandas.
Visualización de datos en Python - Matplotlib
· Técnicas para visualizar datos utilizando la biblioteca Matplotlib, incluyendo gráficos de línea, barras, scatter plots, histogramas y más.
Visualización de datos en Python - Seaborn
· Uso de Seaborn para crear visualizaciones avanzadas como regresiones lineales, violin plots y mapas de calor.
Series temporales en Python
· Trabajo con series temporales, incluyendo filtrado, remuestreo, interpolación y visualización.
Proyecto Data Science 2 - Análisis de datos con visualización
· Un proyecto adicional enfocado en el análisis de datos con énfasis en la visualización.
Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas
· Generación de scripts en Python, automatización de tareas y uso de Python en herramientas de Business Intelligence.
Este curso ofrece una amplia cobertura de habilidades y conceptos clave necesarios para el análisis de datos utilizando Python.
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Curso Práctico de Data Science con Python