Redes neuronales con Python y Tensorflow

Este curso está estructurado en varios módulos que cubren una amplia gama de temas relacionados con el análisis de datos y la programación en Python. Aquí están los aspectos más destacados de cada módulo:

Módulo 1: Introducción al análisis de datos con Python

· Introducción a Python

· Instalación de Python y Jupyter

· Importación de bibliotecas y fuentes de datos

· Visualización básica con Matplotlib

· Caso práctico de visualización con Matplotlib

· Flujograma de un proyecto de Data Science

· Fundamentos del lenguaje Python

Módulo 2: Fundamentos del lenguaje Python

· Variables en Python

· Trabajo con listas y manipulación de datos

· Conceptos avanzados de listas

· Uso de funciones en Python

· Creación de diccionarios en Python

· Creación de funciones y argumentos flexibles

· Funciones lambda

· Métodos en Python

· Uso de función zip para crear diccionarios a partir de listas

· Operadores de comparación en Python

· Bucles en Python

· Comprensión de listas en Python

Módulo 3: Conceptos estadísticos para el análisis de datos

· Conceptos básicos sobre variables

· Cálculo de la varianza de una variable

· Correlación entre variables

· Creación de histogramas

· Análisis con percentiles

· Funciones de densidad de probabilidad

· Cálculo de previsiones y media móvil

Y así sucesivamente para los siguientes módulos que cubren análisis numérico con Numpy, análisis de datos con Pandas, importación y exportación de datos, visualización de datos con Matplotlib y Seaborn, series temporales en Python, y proyectos de análisis de datos.

Este curso proporciona una formación completa en el campo del análisis de datos y la ciencia de datos utilizando Python como lenguaje principal.