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.
Nivel: Desde cero
10 horas
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.
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.
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 es la Ciencia de Datos?
¿Por qué ahora?: Hablamos de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning
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
Entendiendo los arrays
Las herramientas más poderosas de NumPy
Test sobre NumPy
Notebook de NumPy
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
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
¿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
¿Crees que lo sabes todo sobre videojuegos?
Ordenador con acceso a internet
Te recomendamos realizar el curso: Aprende a programar con Python
Hernán Sosa
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...
Más informaciónBuenas: 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!
Menos informaciónMe 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....
Más informaciónMe 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...
Menos informaciónPrimera 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...
Más informaciónPrimera 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.
Menos informaciónMe está gustando mucho como va el curso.
Me está gustando mucho como va el curso.
Menos informaciónMuy bien explicado y para ser un curso introductorio abarca muchos aspectos.
Muy bien explicado y para ser un curso introductorio abarca muchos aspectos.
Menos informaciónIntroducción a la Ciencia de Datos con Python
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