Python para análisis de datos - Bootcamp DS

Aprende Python enfocado en Ciencia de Datos y conoce las herramientas Oracle para trabajar con Análisis de Datos

No disponible en el plan actual

0/0 pasos terminados

Esta formación es parte de la escuela Data Science

71h

Para concluir

Cursos

Vídeos extras

Noticias

Python para Data Science

Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles tuvo una explosión exponencial. Es así que el área de Ciencia de Datos ganó relevancia para auxiliar empresas y profesionales que necesitan realizar análisis avanzados para tomar mejores decisiones. En la actualidad la principal herramienta utilizada por científicos de datos en todo el mundo es el lenguaje Python, con su simplicidad, versatilidad y crecimiento en diversos segmentos, Python se ha consolidado como una de los principales lenguajes de programación en la actualidad.

- ¿Por qué aprender Python?

El lenguaje Python está entre los 5 lenguajes más populares en el mundo, según una encuesta de RedMonk. Esa popularidad se debe principalmente por su característica de exigir pocas líneas de código y permitir una lectura fácil. También es importante destacar su hegemonía cuando el asunto se trata de Ciencia de Datos. En el diverso y extenso mundo de datos , Python se destaca en diversos frentes como ser: análisis de datos, computación gráfica, procesamiento de Big Data, computación científica y en las técnicas de Machine Learning y consecuentemente en Deep Learning.

- ¿Qué es lo que vas aprender en esta formación?

En esta formación vas a aprender de una forma práctica y didáctica la versión 3 de Python y lo principal con un enfoque total en Ciencia de Datos. Si tienes poco o nada de conocimiento en programación, no hay problema, preparamos cursos para aquellos que están dando sus primeros pasos con el lenguaje. Y claro también en esta formación encontrarás contenido más avanzado donde podrás crear tu primer modelo de Machine Learning, vas a conocer las principales bibliotecas para el área de ciencia de datos como ser: Pandas, Matplotlib, Seaborn y SKLearn y tener contacto con diversas frentes del área de ciencia de datos.

También tendrás la oportunidad de conocer y profundizar en los Servicios para Análisis de Datos en la Nube Oracle y en el software Oracle Analytics, herramientas Oracle para trabajar con datos.

Si tu deseo es trabajar con datos y volverte un científico de datos, esta formación es tu primer paso para prepararte para otros tópicos más avanzados de la profesión.

¿Qué dices?, ¿Vamos juntos?.

De quien vas a aprender

Paso a paso

1
Pandas y Numpy para Ciencia de Datos

¡Aprende a usar dos de las herramientas más populares en Python para la manipulación y análisis de datos y cómo aplicarlos en problemas de análisis de datos del mundo real!

En este entrenamiento aprenderás los conceptos básicos de programación en Python, incluyendo variables, tipos de datos, estructuras de control de flujo y funciones, también aprenderás a trabajar con librerías fundamentales de Python para Ciencia de Datos, como NumPy y Pandas, las utilizaremos para leer y escribir archivos de datos estructurados y realizar manipulaciones básicas.

Al finalizar del entrenamiento, tendrás una comprensión sólida de los fundamentos de Python y cómo aplicarlos en el contexto de la Ciencia de Datos.
2
Minería y Tratamiento de Datos

¡Aprovecha el poder de Python para el análisis de datos y desarrolla habilidades avanzadas en minería y tratamiento de datos con nuestro entrenamiento!

Este entrenamiento está diseñado para enseñarte las habilidades necesarias para trabajar con datos utilizando el lenguaje de programación Python y sus librerías más populares para el análisis de datos, como Pandas, NumPy y Matplotlib. A lo largo del entrenamiento, aprenderás los fundamentos para el tratamiento de datos, incluyendo la lectura y escritura de diferentes formatos de datos, como CSV, Excel, JSON y más. Aprenderás a manipular y transformar grandes datos utilizando técnicas de limpieza, agregación y agrupamiento, y a trabajar con datos faltantes, duplicados y outliers. Además, aprenderás cómo realizar consultas y filtrados de datos utilizando Pandas, y cómo realizar operaciones aritméticas y estadísticas con NumPy.

Al final del entrenamiento, tendrás las habilidades necesarias para manipular y analizar datos con Python, lo que te permitirá aplicar estas habilidades en proyectos de ciencia de datos y análisis de datos en el mundo real.