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La Ciencia de datos (en inglés Data Science) es un conjunto interdisciplinario de habilidades que se están volviendo cada vez más importantes en muchas aplicaciones.Python se ha convertido en una herramienta para tareas científicas, incluido el análisis y la visualización de grandes volúmenes de datos debido a su ecosistema grande y activo que incluye los paquetes NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib e iPython que veremos en este curso.
Duración del curso : 16 horas académicas. Nuestros laboratorios de clases están equipados con un equipo para cada participante. El precio del curso incluye material de apoyo.
Requisito: Python
Ver también: Machine Learning
Temario
Introducción - Configuración. Principales paquetes para Ciencia de datos.
Jupyter - Instalación. Tipos de celdas. Textos, Tablas, Gráficos.
NumPy and SciPy - Tipos de datos. Generadores de arreglos. Tipos estándar. Características de los arreglos, reorganización, concatenación y división de arreglos. Funciones universales, Agregaciones. Operaciones de comparación.
Pandas - Objetos. Series. Tipo DataFrame. Indexación y selección.
Matplotlib - Estilos, Visualización. Curvas. Diagramas de dispersión. Margen de error. Histogramas. Escalas de color.
A continuación aparece nuestra programación regular de cursos. Pregunte por favor sobre otras opciones de horario. Para garantizarle la inscripción en uno de estos cursos por favor contáctenos una semana antes de su fecha de inicio.
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