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Data Science con Python - Numpy & Pandas
Domina el área de Data Science con Python desde cero para convertirte en científico de datos.
Descripción del curso
¿Quiere iniciar su camino para convertirse en científico de datos y dominar el área de Data Science?
Vivimos en un mundo dominado por los datos, es por ello que obtener estas habilidades le permitirá acceder a posiciones de alto valor añadido debido a la gran demanda de perfiles de Data Science. Portales como indeed estiman salarios anuales promedios de 122.800$ y estudios como MarketWatch apuntan a que en los próximos años habrá un aumento del negocio de Data Science de un 30% anual, por lo tanto es una excelente oportunidad para usted adquirir estos conocimientos.
En este programa aprenderá por completo los fundamentos de Data Science, su base estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python, dominando desde cero este lenguaje, así como todas sus potentes librerías como Numpy y Pandas enfocadas en el análisis de datos.
Al finalizar el curso podrá ejecutar proyectos completos de Data Science siendo capaz de importar fuentes de datos heterogéneas, realizar la limpieza y transformación de datos y analizar la información para obtener conclusiones que provoquen alto impacto en su entorno.
Este curso tendrá un enfoque eminentemente práctico, se explicará paso a paso y en detalle cada nueva funcionalidad, pero el objetivo es que sea capaz de aplicar los nuevos conocimientos ejecutando los múltiples casos prácticos reales propuestos para poner a prueba las destrezas adquiridas.
A su vez, tendrá a su disposición un material extenso de consulta y todos los scripts de Python explicados durante esta especialización de tal manera que le sea muy sencillo reutilizarlos para su caso de uso concreto.
Es el momento de que pase a la acción, prepárese para un futuro dominado por los datos adquiriendo una habilidad muy importante para poder destacar sobre el resto y conseguir sacar el máximo provecho de la información.
Apúntese a la carrera profesional de mayor potencial del siglo XXI.
Contenido del curso
Introducción al Análisis de Datos con Python
41:48- ¿Qué es Python y qué nos proporciona para el análisis de datos?02:42
- Instalación Python + Jupyter07:02
- Importar librerías y fuentes de datos11:27
- Visualización básica con Matplotlib09:18
- Visualización básica con Matplotlib - Caso Práctico11:19
Fundamentos del lenguaje Python
52:45- Variables en Python03:49
- Creación de listas, extracción y modificación de datos03:59
- Conceptos avanzados de creación de listas03:27
- Uso de funciones en Python (in-built)02:47
- Creación de funciones en Python y argumentos flexibles07:05
- Funciones lambda04:38
- Métodos en Python03:02
- Cómo crear diccionarios en Python02:22
- Uso de función zip para creación de diccionarios en base a listas02:08
- Comparadores en Python02:38
- Bucles en Python10:52
- Comprensión de listas en python05:58
Conceptos Estadísticos para el Análisis de Datos
24:24- Variables y conceptos básicos04:22
- Varianza de una variable04:18
- Correlación de variables02:12
- Histogramas01:54
- Análisis con percentiles04:23
- Funciones densidad de probabilidad03:55
- Cálculo de previsiones (forecast) y media móvil03:20
Análisis numérico con Numpy
18:14- Introducción a la librería Numpy03:05
- Selección de datos con array Numpy04:54
- Arrays 2D en Numpy02:37
- Cálculo estadístico con Numpy07:38
Análisis de datos con Pandas
01:53:23- Introducción a la librería Pandas ¿qué es un dataframe?02:09
- Creación de un dataframe a partir de un diccionario02:11
- Cómo importar datos desde un fichero de texto plano (txt, csv,…)07:39
- Selección de datos en un dataframe Pandas06:30
- Métodos útiles de un dataframe Pandas13:56
- Eliminar duplicados, valores erróneos y columnas de un dataframe Pandas10:12
- Interpolación de datos06:53
- Filtrar datos en un dataframe Pandas10:32
- Ordenación valores en un dataframe Pandas02:27
- Crear columnas en un dataframe para cadenas de texto03:04
- Crear columnas en un dataframe a partir de un diccionario con map02:18
- Crear columnas en un dataframe a partir de funciones lambda10:28
- Crear columnas en un dataframe a partir de funciones condicionales03:54
- Renombrar y reordenar columnas de un dataframe Pandas02:29
- Cómo crear pivot tables en Pandas05:32
- Uso de groupby en Pandas08:04
- Concatenación de dataframes (union)03:31
- Combinación de dataframes (merge)11:34
Importación y exportación de datos con Pandas
49:38- Cómo importar datos desde un fichero Excel01:40
- Introducción a las BBDD relacionales / Modelos de datos03:40
- Cómo importar datos desde una BBDD SQL06:05
- Cómo importar datos desde una página Web03:14
- Cómo importar datos desde una página Web (Web scraping)07:48
- Cómo importar datos desde un fichero semi-estructurado JSON06:21
- Cómo importar datos desde Redes Sociales07:13
- Cómo importar datos desde Cloud (AWS / Azure / Google Cloud)04:01
- Exportación de datos a CSV y Excel06:24
- Exportación de datos a BBDD SQL03:12
PROYECTO DATA SCIENCE 1 - ANÁLISIS DE DATOS CON PANDAS
00:03- CASO PRÁCTICO 1: ANÁLISIS DE DATOS CON PANDAS00:03
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