La ciencia de datos es un área enfocada en la extracción de conocimiento a partir de conjuntos de datos con diversas fuentes y formas. El conocimiento adquirido es generado por diversas técnicas derivadas de estadística, minería de datos, aprendizaje automático. En este curso, serás introducido a los conceptos generales de las ciencias de datos con la ayuda del lenguaje de programación Python. Python es un lenguaje de propósito general y es usado para aplicar los métodos de ciencias de datos gracias a la gran cantidad de librerías disponibles y la enorme comunidad que las soporta.
Data Science: Tus Primeros Pasos con Python
Data Science: Tus Primeros Pasos con Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Ciencia de Datos e IA : De los Fundamentos a la Práctica
Instructeurs : Eduardo Rodríguez del Angel
Inclus avec 
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2.5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Software Installation
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Scripting Languages
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Database Management
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Scripting
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Matplotlib
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
février 2025
Évaluations
33 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Ciencia de Datos e IA : De los Fundamentos a la Práctica
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours
Esta sección, te introduce en la ciencia de datos y el uso de Python como herramienta principal. Incluye una bienvenida y fundamentos básicos, instalación de Python y exploración de Jupyter Notebook. También se cubren tipos de datos, estructuras de control y manejo de variables en Python.
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En esta sección, aprenderás a trabajar con DataFrames y series usando la biblioteca Pandas, obteniendo datos de diferentes fuentes y realizando web scraping. Además, se enfocará en técnicas de limpieza de datos, identificación de datos anómalos y preparación de datos para el análisis.
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