¿Qué vas a aprender en este curso?

El Data Science (o Ciencia de Datos) tiene fama de ser una disciplina muy complicada, pero en ente curso verás que no hay nada que temer. Aprenderás a usar grandes cantidades de datos para explorar información totalmente nueva de una forma entretenida (y divertida!). Te enseñamos la parte más divertida de la estadística, mientras generas gráficas alucinantes sobre tus temas favoritos y ¡todo esto lo harás únicamente con Python!. Además, todo este contenido te servirá como base para programar Inteligencia Artificial, entenderás cuál es su relación con la Ciencia de Datos y conoceremos su historia.


Es para mi... 🧐

Únicamente si cumples alguna de estas condiciones: te gusta Internet,  aprender cosas nuevas, la tecnología, la fotografía, la música, los videojuegos, si quieres emprender tu propio negocio,  cambiar de carrera profesional, te interesa la Inteligencia Artificial... En este curso verás de qué forma está relacionado todo lo anterior con la Ciencia de Datos y, que para practicarla, la imaginación es tu único límite.


Hasta dónde llegaremos 🚀

Al terminar el curso conocerás todos los conocimientos esenciales para poder llevar a cabo un proyecto de investigación usando la Ciencia de Datos. Aprenderás Jupyter Notebooks, programación funcional en Python, NumPy, Pandas, Matplotlib y diversas formas de generar visulizaciones gráficas. Aprenderás conceptos estadísticos y otras utilidades como Markdown, Regex, Urllib y demás herramientas. ¡Un curso completito!


Para cualquier duda:
FAQS o escríbenos a [email protected]


¿Qué contiene el curso?

Resumen del curso

  • 1

    Adentrándonos en el futuro

  • 2

    Data Café: Resolviendo incógnitas sobre la Ciencia de Datos

    • ¿Qué es la Ciencia de Datos?

    • ¿Por qué ahora?: Hablamos de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning

  • 3

    Preparando nuestro espacio de trabajo

    • Instalando Anaconda y Jupyter Notebooks

    • ¡Unos plugins imprescindibles para usar Jupyter Notebooks!

    • ¿Cómo se usa Jupyter Notebooks?

    • Pequeño test sobre Jupyter Notebooks

    • Markdown: ¡La organización perfecta!

    • Test rápido sobre Markdown!

    • Primer Notebook: Markdown

  • 4

    NumPy, el mago de los números

    • Entendiendo los arrays

    • Las herramientas más poderosas de NumPy

    • Test sobre NumPy

    • Notebook de NumPy

  • 5

    Manipulando datos like a boss

    • Pandas y la estructura de la información

    • ¿Es realmente tan fácil construir tus propios datos? La respuesta es ¡SI!

    • Cuestiones importantes sobre Pandas:

    • ¡Que no se te escape ni un detalle!

    • Encontrando los datos con precisión quirúrjica

    • Manipulación de datos I: Los esenciales

    • Manipulación de datos II: La llave inglesa de Pandas

    • Manipulación de datos III: No todo es crear

    • Funciones avanzadas I: pd.concat, pd.where y df.GroupBy

    • Funciones avanzadas II: Piérdele el miedo a pivotar!

    • Bonus: El tiempo en nuestras manos con Pandas

    • Notebook de Pandas

  • 6

    Visualización de datos

    • Matplotlib y la estructura de una visualización

    • Construyendo nuestra primera gráfica

    • Tipos de visualización I: Line Plot y series temporales

    • Tipos de visualización II: Bar Plot y configuración visual

    • Tipos de visualización III: Histograma y distribuciones asimétricas

    • Tipos de visualización IV: Scatterplots y el Dr. Masterminder

    • Tipos de visualización IV.2: Scatterplots de la manera 'correcta'

    • Test de Matplotlib

    • Data café: ¿Nos engañan? Técnicas para evitarlo

    • Gráficas con Pandas. Sí, con Pandas.

    • Más sencillo y bonito con Seaborn

    • Competición: ¿Quién hará la mejor gráfica?

    • Visualizaciones interactivas con Plotly Express

    • Bonus: Datos financieros con Plotly

    • NoteBook de Visualización de datos

  • 7

    Paso a paso de un proyecto de Data Science sobre Pokémon

    • ¿Qué pasos se siguen en un proyecto de Data Science?

    • Estructurar y conseguir los datos

    • Pokémon Dataset

    • Exploración y quitando duplicados

    • Limpieza de datos I

    • Limpieza de datos II

    • Limpieza de datos III

    • Limpieza de datos IV

    • Limpieza de datos V - ¿RegEx?

    • Manipulación de datos - Lidiando con NaNs

    • EDA I - ¿Cuál es el tipo de Pokémon más común?

    • EDA II - ¿Cuántos Pokémon legendarios hay en cada generación?

    • EDA III - ¿Su poder cambia generación tras generación?

    • EDA IV - ¿Cuál es el tipo de Pokémon más poderoso?

    • EDA V - ¿Más altos, más pesados y menos densos?

    • EDA VI - ¿Cómo se distribuyen por género?

    • EDA VII - ¿Qué Pokémon tienen más defensa que ataque? ¿Y viceversa?

    • ... y ¡hasta la próxima!

    • Notebook del Proyecto Final

  • 8

    Proyecto final

    • ¿Crees que lo sabes todo sobre videojuegos?

¿Qué necesito para realizar este curso?

¿Quién es tu profesor?

Hernán Sosa

Hernán Sosa es un científico de datos, músico y ingeniero de sonido. Estas dos últimas disciplinas hicieron que descubriera aplicaciones de Inteligencia Artificial en el arte y despertaron su pasión por el Data Science. Durante mi trayectoria profesional he trabajado con grandes empresas como Nestlé, desarrollando modelos de Machine Learning y en otras áreas como Business Intelligence, arquitectura de datos y trading algorítmico. A través de la divulgación y la docencia pretende acercar de un modo entretenido el mundo de los datos a la comunidad de Mastermind y despertar vuestra curiosidad por esta maravillosa disciplina.

Lo que dicen los estudiantes de este curso

5 clasificación por estrellas

Valoración personal

Antonio Cerdán Cerdá

Buenas: Simplemente decir que me ha parecido en general un curso fantástico. Junto al curso de "Aprende a programar con Python", este curso aporta los con...

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Buenas: Simplemente decir que me ha parecido en general un curso fantástico. Junto al curso de "Aprende a programar con Python", este curso aporta los conocimientos fundamentales específicos en el manejo de datos mediante este lenguaje (en lo cual estoy interesado!). Espero con entusiasmo una segunda parte donde se complemente técnicas de manejo y la visualización con análisis estadísticos más avanzados que permitan contestar preguntas típicas del mundo del data science de manera más rigurosa. Un abrazo!

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5 clasificación por estrellas

Desde cero a intermedio

Daniel Ramírez

Me ha encantado la forma de explicar del profresor y el nivel alcanzado por el curso. Deseando una segunda parte que vaya mas alla y continue con el temario....

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Me ha encantado la forma de explicar del profresor y el nivel alcanzado por el curso. Deseando una segunda parte que vaya mas alla y continue con el temario. Machine Learning, mas Numpy...

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5 clasificación por estrellas

Excelente curso.

Alfonso Zapata

Primera vez que pago por un curso online, pero viendo el amor que le pusieron al curso de python de Nate, decidí pagarme la subscripción para hacer este. Cad...

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Primera vez que pago por un curso online, pero viendo el amor que le pusieron al curso de python de Nate, decidí pagarme la subscripción para hacer este. Cada instructor esta elegido con pinza, el curso de python fue el que me enrolo en la programación. Gracias por todo el trabajo bien hecho.

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5 clasificación por estrellas

Muy buena introducción

Antonio Vera

Me está gustando mucho como va el curso.

Me está gustando mucho como va el curso.

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5 clasificación por estrellas

Fantásitico

Nicolás Arnaiz

5 clasificación por estrellas

Muy buena introducción a la Ciencia de Datos.

Sergio Aparicio Manso

Muy bien explicado y para ser un curso introductorio abarca muchos aspectos.

Muy bien explicado y para ser un curso introductorio abarca muchos aspectos.

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  • Introducción a la Ciencia de Datos con Python

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