Course Prerequisite(s)

About Course

Python es uno de los principales lenguajes para la ciencia de datos. En este curso, aprenderá a usar las bibliotecas más importantes para analizar datos en Python, incluidas NumPy, Pandas y Klearn. Tambien aprenderá la regresión lineal, la evaluación de modelos, la regresión polinomial y las medidas de canalización para la evaluación, la predicción y la toma de decisiones dentro de la muestra.

What Will You Learn?

  • Desarrollar código Python para limpiar y preparar los datos para el análisis - incluyendo el manejo de valores perdidos, formateo, normalización y binning de datos.
  • Realice análisis exploratorios de datos y aplique técnicas analíticas a conjuntos de datos reales utilizando bibliotecas como Pandas, Numpy y Scipy.
  • Manipular datos utilizando marcos de datos, resumir datos, comprender la distribución de los datos, realizar correlaciones y crear canalizaciones de datos.
  • Construya y evalúe modelos de regresión utilizando la biblioteca scikit-learn de aprendizaje automático y utilícelos para la predicción y la toma de decisiones.

Course Content

Modulo 1

  • Introduccion a Python
  • Comprender los Datos
  • Paquetes de Python para Datos
  • Importar y Exportar Datos en Python
  • Introduccion al Analisis de Datos con Python
    00:00
  • Acceso a Bases de Datos con Python
    00:00
  • Resumen y Destacados
    00:00
  • Quiz 1
  • Laboratorio 1: Importacion de Datos
    00:00
  • Laboratorio 2: Importacion de Datos
    00:00
  • Quiz 2

Modulo 2

Modulo 3

Modulo 4

Modulo 5

Modulo 6