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RELAMPAGO20SEP

Ciencia de Datos con Python

¡Descubre el poder de los datos! Aprenderás a utilizar Python para transformar datos crudos en información valiosa. Desde la limpieza y exploración de datos hasta la creación de modelos predictivos, dominarás las herramientas esenciales para cualquier profesional de la ciencia de datos.

Por Fernando Borras Rocher | Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

👥 974
(6)
$15.99 USD $59.99 USD

Garantía de reembolso de 15 días

Este curso incluye:

▪️ 16h de duración bajo demanda

▪️ 44 lecciones

▪️ 8 recursos descargables

▪️ Disponible en dispositivos móviles

▪️ Acceso para siempre

▪️ Idioma:

  • Español

▪️ Consultas ilimitadas

Materiales complementarios

⚑ Certificado de finalización

Lo que aprenderás

🟧 Conocerás el concepto de valor perdido o faltante en una base de datos, y aplicar funciones para reconocerlos en dataframes.

🟧 Crearás variables a partir de funciones programadas basadas en diversas variables de la base de datos, categorizar variables numéricas y recodificar variables categóricas.

🟧 Aplicarás diversas funciones de agrupación y descripción estudiadas en cuadernos previos, para resolver la pregunta sobre los cómics y comparar superhéroes con la población normal.

🟧 Descubrirás la utilidad de las frecuencias bidimensionales para describir la relación entre dos variables categóricas, y su representación a través de tablas de contingencia. Interpretar los resultados.

🟧 Calcularás e interpretar medidas descriptivas para variables cuantitativas en diferentes grupos o estratos de la muestra, definidos por variables categóricas.

Contenido del curso
U1: Estructuras de datos con Pandas y tratamiento de valores perdidos
  • El módulo Pandas
  • Series de datos
  • Dataframes
  • Valores perdidos y detección
U2: Gestión de datos con Pandas y tratamiento valores anómalos
  • Tratamiento básico de datos
  • Crear y codificar variables
  • Variables Dummy
  • Series temporales
  • Valores anómalos
U3: Manipulación y combinación de conjuntos de datos
  • ¿Para qué combinamos bases de datos?
  • Combinar añadiendo filas
  • Combinar añadiendo columnas
  • Conclusión del estudio
U4: Tablas de frecuencias
  • ¿Qué son las tablas de frecuencias?
  • Tablas de frecuencias para variables cualitativas nominales
  • Tablas de frecuencias para variables cualitativas ordinales
  • Tablas de frecuencias para variables cuantitativas categorizadas
  • Tablas de contingencia: frecuencias para dos variables
  • Tablas de contingencia multivariantes
  • Visualizar y exportar tablas de frecuencias
U5: Análisis descriptivo de variables
  • Introducción al análisis descriptivo
  • Análisis descriptivo de un dataframe
  • Medidas de posición
  • Medidas de dispersión
  • Medidas de forma
  • Descriptivos para datos ordinales y numéricos discretizados
  • Descriptivos por estratos
U6: Visualización de datos univariantes con Matplotlib
  • Introducción a la visualización de datos
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Gráficos de cajas y bigotes
  • Gráficos de violín
U7: Visualización de datos bivariantes con Matplotlib
  • Introducción
  • Gráficos de dispersión: Num vs Num
  • Gráficos de barras por grupos: Cat vs Cat
  • Gráficos de barras apiladas: Cat vs Cat
  • Gráficos de cajas por grupos: Num vs Cat
  • Histogramas por grupos: Num vs Cat
U8: Visualización de datos multivariantes con Seaborn
  • Introducción a Seaborn
  • Relaciones bivariadas
  • Relaciones trivariadas: Num vs Num vs Cat
  • Relaciones trivariadas: Num vs Cat vs Cat
  • Relaciones trivariadas: Num vs Num vs Num
  • Relaciones trivariadas: Cat vs Cat vs Cat
  • Relaciones múltiples
 Evaluación del curso
  • Este curso contiene un examen final
G-Tools: Para estudiantes
  • Acceso exclusivo a herramientas de vanguardia para estudiantes: mejora tu empleabilidad, participa en eventos exclusivos, aprovecha nuestro asistente virtual inteligente y más.
⚑ Certificado de finalización
  • Tu certificado digital personalizado, una insignia única de tus logros, con validez internacional, duración del curso y código QR para verificación instantánea.
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Recursos descargables:

📎 Set de Guías Descargables:

▸ Estructuras de datos con Pandas y tratamiento de valores perdidos
▸ Tablas de frecuencias
▸ Análisis descriptivo de variables
▸ Y más...

Descripción

✔️ Bienvenido al curso de CIENCIA DE DATOS CON PYTHON. En este curso, aprenderás a realizar análisis exploratorios de datos con las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn.

Utilizaremos los conceptos básicos de programación en Python y la sintaxis de este lenguaje. Es recomendable que tengas conocimientos previos de Python, que puedes obtener con el curso Cocinando Inteligencia Artificial con Python en esta misma plataforma. Todos los procedimientos se realizan en Jupyter que permiten crear y ejecutar cuadernos interactivos que te permitirán programar de manera intuitiva y visual.

Luego, abordaremos el análisis exploratorio de datos, donde aprenderás a utilizar Pandas para importar, manipular y analizar datos. También aprenderás a visualizar los datos utilizando Matplotlib y Seaborn, que son dos bibliotecas de visualización de datos muy populares en Python.

Esperamos que disfrutes de este apasionante viaje.



Empresas de todas las industrias invierten en el desarrollo de sus equipos con este curso de G-Talent y Fernando Borras Rocher

Customer Reviews

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Abraham Nieto
Me gustó mucho el curso

Este curso me ha permitido descubrir mi pasión por la ciencia de datos. Ahora estoy seguro de que quiero dedicarme a este campo y seguir aprendiendo para desarrollar una carrera exitosa.

P
Paola Martinez
Excelentes clases

La plataforma de aprendizaje es fácil de usar y accesible desde cualquier dispositivo. Puedo acceder al curso en cualquier momento y lugar, lo que me permite aprender a mi ritmo.

A
Angel Franco
Un curso que superó mis expectativas

El curso está actualizado con las últimas tecnologías y tendencias en ciencia de datos. Aprendí a usar herramientas como Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de machine learning.

Ver más reseñas

Fernando Borras Rocher

Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

Sobre Fernando Borras Rocher

Doctor en Ciencias y técnicas Estadísticas

Con una sólida formación en Matemáticas por la Universidad de Valencia y especializado en Educación por la Universidad de Alicante, Fernando Borrás Rocher es Profesor Titular en el Departamento de Estadística, Matemáticas e Informática de la Universidad "Miguel Hernández" de Elche. Su amplia experiencia docente abarca desde la Bioestadística en el Grado de Medicina hasta la asignatura de Modelos de Inteligencia Artificial en Ciencias de la Salud en el Máster Universitario en Investigación en Medicina Clínica.


Fernando lidera el Centro Experimental Cyborg y el entorno virtual de aprendizaje Nanocursos, donde se combina la enseñanza tradicional con innovadoras metodologías de aprendizaje. Su enfoque educativo se caracteriza por una combinación única de teoría y práctica, diseñada para proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para sobresalir en el campo de las ciencias de la salud y la investigación.

A lo largo de su carrera, Fernando ha centrado sus investigaciones en la optimización de la ubicación de servicios públicos jerárquicos, como hospitales y centros de salud, así como en la ubicación estratégica de servicios de emergencia móviles (SAMU) para garantizar la equidad y eficiencia del servicio. Estos trabajos le permitieron obtener su Doctorado en Ciencias y Técnicas Estadísticas. Su interés por el Análisis de la Eficiencia (DEA) y el muestreo también ha dado lugar a importantes contribuciones en estos campos. Además, la aplicación de la inteligencia artificial en las ciencias de la salud se ha convertido en una línea de investigación clave en su carrera, reflejando su compromiso con la innovación y el avance del conocimiento en este sector.

¿Qué hace a Fernando diferente?

▪️ Experiencia Académica y Práctica: Más de 20 años dedicados a la enseñanza e investigación en estadística, matemáticas e informática, con una destacada trayectoria en la aplicación de métodos estadísticos avanzados y modelos de inteligencia artificial en el ámbito de la salud.

▪️ Investigación Reconocida: Fernando es un investigador prolífico con aportaciones significativas en áreas como la ubicación de servicios de salud, la eficiencia en la distribución de recursos de emergencia y la inteligencia artificial aplicada a las ciencias de la salud.

▪️ Enfoque Innovador en Educación: Como director del Centro Experimental Cyborg y el entorno virtual Nanocursos, Fernando promueve un aprendizaje activo y experimental, utilizando las últimas tecnologías para mejorar la experiencia educativa."

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