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Introducción a Python para Ciencia de Datos

$49.99 Sin IVA

*Precio en dólares

Duración: 4 horas.

Resumen

Este curso introduce el uso del lenguaje Python enfocado en la Ciencia de Datos. A partir de la comprensión de los tipos de datos, operaciones y colecciones de datos como fundamentos para el desarrollo de código. Se abordarán las principales estructuras de control iterativas y condicionales. Además, se realizará la implementación y creación de funciones definidas por el usuario dentro del entorno de Python.

Por medio de la ejecución de librerías como NumPy y Pandas se emplearán acciones para el tratamiento y análisis de los datos, ejecutando procesos de recopilación, limpieza, exploración e interpretación de las fuentes de información.

Metodología

Aplicamos la metodología learning by doing utilizando notebooks y herramientas en la nube para manejo de grandes volúmenes de datos.

¿Por qué aprender Python?

En la actualidad, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más demandados en en las startups y grandes organizaciones como: Dropbox, Spotify, Facebook, Netflix, entre muchas otras. Además, al ser un lenguaje intuitivo y con una curva de aprendizaje baja, permite a los profesionales incursionar de forma rápida y efectiva en la analítica de datos.

Objetivos de aprendizaje
  1. Comprender los fundamentos del lenguaje Python mediante la ejecución de código con un enfoque para Ciencia de Datos.
  2. Realizar operaciones con tuplas, listas y diccionarios dentro del entorno de Python.
  3. Aplicar estructuras de control iterativas y condicionales. Comprender el uso de funciones y su creación por parte del usuario.
  4. Implementar mediante un ejemplo práctico las principales librerías para Ciencia de Datos.

Lecciones

  • Fundamentos, tipos de datos y operadores
  • Operaciones con colecciones de datos
  • Estructuras de control y funciones
  • Librerías para Ciencia de Datos: NumPy y pandas

Instructor

MSc. Paúl Córdova

Investigador de datos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Economista con mención en econometría de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Quito y Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, campus Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

Detalles importantes

  • Herramienta: Python en Databricks. No necesitas instalar ningún software en tu computadora
  • Este curso no tiene prerrequisitos
  • ¡Tómalo cuando quieras, sin fechas ni horarios!

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