Remota

CURSO PYTHON PARA DATA SCIENCE

curso Python data science
¿Estás interesado en aprender a usar Python para analizar datos? ¡El curso Python Data Science de 150 horas de Remota es perfecto para ti! En este curso, obtendrás las habilidades necesarias para trabajar con Python, incluyendo la programación orientada a objetos, la manipulación de datos con pandas, y la visualización de datos con Matplotlib. El curso esta diseñado para ayudarte a convertirte en un profesional capaz de crear modelos predictivos y solucionar problemas de clasificación, regresión, y clustering. En Remota tenemos profesores especializados en el área de Data Science, que te guiarán durante el curso y te brindarán una gran cantidad de recursos y herramientas necesarias para mejorar tus habilidades y alcanzar tus objetivos. Inscríbete hoy mismo y comienza a transformar datos en información con el curso de Python para Data Science de 150 horas de Remota. ¡Te esperamos!
  • Caracteristicas del lenguaje Python
  • Tipos de datos primitivos, variables y contantes
  • Tipos de operadores
  • Funciones y estructuras de control
  • String y formatos de cadena de caracteres
  • Colecciones: listas (lists) , tuplas (tuples), diccionarios (dicts), conjuntos (sets)
  • Clases y herencia
  • Funciones generadoras y Decoradores
  • Manejo de Excepciones
  • Iterators y Generators
  • Operador Ternario
  • Comprehesion list
  • Obtención de datos
  • Analisis, validación, preparación y homogeneización de los datos
  • Tipos de modelos para aplicar
  • Verificación de hipótesis
  • Conceptos de estadística para el analisis
  • Técnicas avanzadas
  • Bloque 1: Functools. 10 horas.
    • Introducción al módulo Functools
    • Funciones lambda
    • Funciones y tipos de operaciones de Functools
  • Bloque 2: NumPy. 20 horas.
    • Introducción a la libreria NumPy
    • Selección de datos con array
    • Funciones y herramientas
    • Arrays 2D
    • Cálculo estadístico
  • Bloque 3: Pandas. 20 horas.
    • Introducción a la libreria Pandas
    • Creación y manejo de un dataframe
    • Interpolación de datos
    • Selección, concatenación y combinación de dataframes
    • Importación y exportación de datos
  • Bloque 4: Matplotlib 20 horas.
    • Introducción a la libreria Matplotlib
    • Creación, personalización y visualización de gráficos
    • Histogramas (1D y 2D) + CDF
    • Mapas geográficos
    • Box & Whiskers plot

El curso se termina con un examen final en el que entraran conceptos de todo el temario y que representa un 50% de la evaluación y que se suma al 40% que representan las evaluaciones parciales y la parte práctica. El 10% restante es la nota actitudinal.

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· IVA incluido.
· Acceso de por vida.
· Reembolsable los primeros 15 días.

PROFESORES

Manuel Perez Millares

Docente en el sistema nacional de cualificaciones y formación profesional realizando funciones de tutor, y docente en diferentes planes de formación profesional en el empleo, acciones sectoriales e intersectoriales como planes TIC 20 Y 22, planes estatales 2016/2018 proyectos RED.ES e formaciones privadas.

Mi formación académica y especializaciones están dentro de la docencia, técnico superior y técnico especialista en las familias de comercio y marketing, administración y gestión y especialidades en informática y comunicaciones.