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Ciencia de datos con python

person icon Mario Moreno

4.3

Ciencia de datos con python

Ciencia de datos con Python casos prácticos, Con ejemplos de la vida real de un científico de datos en acción, así como detalles para hacer o iniciar tu portafolio.

updated on icon Updated on Jun, 2025

language icon Language - Spanish

person icon Mario Moreno

category icon Development ,Data Science,Python

Lectures -13

Duration -10.5 hours

Lifetime Access

4.3

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Course Description

Descripción del curso: Este curso de Introducción a la Ciencia de Datos con Python es una introducción práctica a las herramientas y técnicas esenciales utilizadas en el campo de la ciencia de datos. El objetivo principal del curso es capacitar a los estudiantes para que puedan utilizar Python como su principal lenguaje de programación y aprovechar diversas bibliotecas populares, como Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib y modelados de regresión lineal y logística, para realizar análisis de datos y construir modelos predictivos.

Veremos: 

Numpy: Para manejo matemático y de transformación de matrices.

Pandas: para carga y manipulación de los datos. 

Matplotlib: Gráficas. 

Seaborn: Gráficas. 

Entre otras librerías que iremos viendo en el curso. 

Goals

Objetivos del curso:

  • Familiarizar a los estudiantes con el ecosistema de Python para ciencia de datos.

  • Capacitar a los estudiantes para realizar manipulación y análisis de datos utilizando Pandas y Numpy.

  • Desarrollar habilidades de visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn.

  • Introducir a los estudiantes en los conceptos y técnicas de modelado de regresión lineal y logística.

  • Preparar a los estudiantes para aplicar estas herramientas y técnicas en problemas reales de ciencia de datos.

Este curso proporcionará una base sólida para que los estudiantes continúen explorando temas más avanzados en ciencia de datos y análisis de datos utilizando Python. ¡Espero que los participantes disfruten del curso y logren adquirir habilidades valiosas en el campo de la ciencia de datos!

Prerequisites

Conocimientos mínimos en Python o habilidades en programación básicas, conocer o entender álgebra lineal. 

Ciencia de datos con python

Curriculum

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Introducción

1 Lectures
  • play icon Introducción 00:59 00:59

¿Qué es la ciencia de datos?

1 Lectures
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Numpy

1 Lectures
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Numpy ejercicios enfocados a ciencia de datos

1 Lectures
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Pandas

1 Lectures
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Matplotlib y Seaborn

1 Lectures
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Regresión Lineal

2 Lectures
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Regresión Logística

1 Lectures
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Spaceship Titanic

3 Lectures
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Git para subir proyectos a Github

1 Lectures
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Instructor Details

Mario Moreno

Mario Moreno

Soy un profesional apasionado por el aprendizaje continuo y el crecimiento personal y profesional. Me encanta asumir nuevos desafíos y enfrentarme a situaciones que me permitan desarrollar mis habilidades y competencias. Soy una persona organizada y detallista, que siempre busca trabajar de manera eficiente para lograr los objetivos del equipo.

1. Habilidades de análisis de datos: ● Excel: manejo de tablas dinámicas, eliminación de datos repetidos, funciones, fórmulas y conocimientos básicos de macros. ● Big Data: conocimientos teóricos sobre la limpieza de datos y la gestión de grandes conjuntos de datos. ● SQL: habilidades en la consulta y limpieza de datos en bases de datos como BigQuery y MySQL. 2. Habilidades de administración de bases de datos: ● MySQL: experiencia en la creación y mantenimiento de bases de datos. ● SQL Server Microsoft: conocimientos en la exportación de bases de datos de MySQL Workbench a SQL Server, proceso de ETL, Data Warehouse y Data Marts.

3. Habilidades de visualización de datos: ● Power BI y Tableau: habilidades en la creación de dashboards y visualización de datos.

4. Habilidades en análisis estadístico: ● R Studio: experiencia en la creación de gráficos, análisis estadístico y uso de paquetes de análisis de datos y markdowns.

5. Python Machin Learning: • Poseo habilidades en Regresión Lineal, las cuales he aplicado exitosamente en la realización de análisis y predicciones de situaciones basadas en variables continuas. También tengo experiencia en la transformación de datos para mejorar la calidad de los resultados obtenidos. • Además, cuento con habilidades en Regresión Logística, la cual he aplicado para el análisis y clasificación de datos en diversas situaciones. He utilizado técnicas de selección de características y regularización para mejorar la precisión del modelo, y he trabajado con datos tanto continuos como categóricos para lograr resultados óptimos. Entre otros métodos de Machin Learning.

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