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Aprenda Python enfocado en Ciencia de Datos
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Python para Data Science
Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles tuvo una explosión exponencial. Es así que el área de Ciencia de Datos ganó relevancia para auxiliar empresas y profesionales que necesitan realizar análisis avanzados para tomar mejores decisiones. En la actualidad la principal herramienta utilizada por científicos de datos en todo el mundo es el lenguaje Python, con su simplicidad, versatilidad y crecimiento en diversos segmentos, Python se ha consolidado como una de los principales lenguajes de programación en la actualidad.
La formación en Python para Data Science de Alura es una guía de estudios con los pasos necesarios para aquellos que desean aprender sobre una de las áreas con más demanda de profesionales en los últimos años
¿Por qué aprender Python?
El lenguaje Python está entre los 5 lenguajes más populares en el mundo, según una encuesta de RedMonk. Esa popularidad se debe principalmente por su característica de exigir pocas líneas de código y permitir una lectura fácil. También es importante destacar su hegemonía cuando el asunto se trata de Ciencia de Datos. En el diverso y extenso mundo de datos , Python se destaca por sus populares bibliotecas con aplicaciones diversas como ser: análisis de datos, computación gráfica, procesamiento de Big Data, computación científica y técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
¿Qué es lo que vas aprender en esta formación?
En la Formación Python para Data Science de Alura, conocerás Python, el lenguaje más popular en Data Science, explorando las bibliotecas más utilizadas en Ciencia de Dados, como Pandas y Numpy. Aprenderás sobre la colecta, preparación y exploración de datos con Pandas en proyectos de diversos temas.
Si quieres trabajar en Data Science, esta formación te preparará para entrar en el mercado y dar tus primeros pasos en la profesión.
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés
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Conoce los planesProfesores especializados en Data Science
De quién aprenderás
Alejandro Gamarra
Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/
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Alejandro Gamarra
Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
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Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Paso a paso
1 Primeros pasos
En este primer momento, iniciarás tu viaje aprendiendo el lenguaje de programación Python con un enfoque en Ciencia de Datos.
Aprenderás y ejecutarás conceptos, técnicas y herramientas importantes para desarrollarte en el lenguaje, al mismo tiempo que aplicarás lo aprendido en proyectos y situaciones problemáticas.
Exploraremos los conceptos básicos del lenguaje Python, como el uso de variables, estructuras condicionales y de repetición, y también estructuras de datos simples, como listas y diccionarios, utilizando Jupyter Notebook a través de la herramienta Google Colab.
Aprenderemos qué son las bibliotecas en Python y cómo utilizarlas en nuestros proyectos, cómo crear e interpretar funciones, cómo trabajar con estructuras de datos compuestas y cómo manejar errores y excepciones que ocurran en nuestros códigos.
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Artigo ¿Qué es Python? Historia, sintaxis y una guía para iniciarse en el lenguaje | Alura Cursos Online
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Artigo Google Colab: ¿qué es y cómo usarlo?
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Vídeo Importando diferentes archivos con Python en Google Colab | #aluramás - YouTube
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Curso Python para Data Science: primeros pasos
08h - Conoce los comandos básicos del lenguaje Python
- Diferencia los tipos de variables
- Manipula tipos básicos de datos en Python
- Aprende estructuras condicionales
- Construye diferentes estructuras de repetición
- Trabaja con estructuras de datos
- Relaciona las estructuras del lenguaje de programación con la elaboración de proyectos
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Curso Python para Data Science: trabajar con funciones, estructuras de datos y excepciones
08h - Entiende las funciones de las bibliotecas y paquetes en el lenguaje Python.
- Conoce las funciones integradas (built-in functions) y sus utilidades.
- Crea funciones personalizadas.
- Trabaja con estructuras de datos compuestas y anidadas.
- Construye listas y diccionarios siguiendo patrones mediante list y dict comprehension.
- Aprende a manejar los tipos de errores y excepciones en códigos Python.
- Maneja errores y comportamientos indeseados en tu código.
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Vídeo Jupyter Notebook: Explorando sus Ventajas y Usos en el Análisis de Datos #AluraTips - YouTube
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2 Manipulación y análisis con NumPy y Pandas
En esta etapa, aprenderás sobre la biblioteca NumPy para trabajar con la manipulación de arrays, que permiten almacenar y realizar operaciones con datos. La biblioteca NumPy ofrece una amplia variedad de operaciones en arrays, incluyendo cálculos matemáticos, operaciones estadísticas básicas, clasificación, selección y mucho más.
También darás tus primeros pasos con Pandas, una de las principales bibliotecas en Python para la manipulación y análisis de datos en proyectos de Ciencia de Datos. En esta parte de la formación, iniciaremos nuestra jornada con la biblioteca Pandas, aplicando sus recursos básicos en un proyecto de ciencia de datos. A continuación, veremos cómo importar datos de diversos tipos de archivos como CSV, Excel, JSON y hasta páginas web y transformarlos en estructuras de datos conocidas como DataFrames. Estas estructuras permiten la realización de diversas operaciones con datos, como filtración, ordenación, agregación, entre otras.
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Artigo Numpy: trabajando computación cientifica con Python | Alura Cursos Online
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Curso NumPy: análisis numérico eficiente con Python
08h - Aprenda a leer y escribir datos usando Numpy
- Crear y manipular matrices multidimensionales.
- Aprenda a generar números aleatorios con la biblioteca Numpy
- Descubre cómo utilizar Seeds para trabajar con la aleatoriedad
- Calcular la regresión lineal con Numpy
- Explora funciones de agregación en Numpy
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Artigo Pandas Python: ¿Qué es, para qué sirve y cómo descargarlo? | Alura Cursos Online
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Curso Pandas: conociendo la biblioteca
08h - Utiliza los principales recursos de la biblioteca Pandas para desarrollar un proyecto
- Realiza análisis exploratorios
- Construye diferentes gráficas
- Selecciona datos específicos
- Aprende a tratar los datos nulos
- Remueve filas y columnas
- Crea diversos tipos de columnas
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Curso Pandas E/S: trabajando con diferentes formatos de archivo
10h - Comprenda qué son los archivos CSV, XLSX, JSON, HTML y XML
- Comprenda cómo trabajar con diferentes tipos de datos, tanto de entrada como de salida (input/output)
- Leer datos de Google Sheets
- Obtener tablas de páginas web
- Crear una base de datos local
- Escribir en una base de datos local
- Realizar consultas SQL
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Mais detalhesdo curso NumPy: análisis numérico eficiente con Python
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Mais detalhesdo curso Pandas E/S: trabajando con diferentes formatos de archivo
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3 Avanzando en Pandas
En esta última etapa, continuaremos trabajando con la biblioteca Pandas, enfocándonos ahora en etapas específicas de un proceso de análisis de datos. La idea aquí es profundizar y poner en práctica nuestros conocimientos en las principales etapas de proyectos que involucren ciencia de datos: selección y agrupamiento de datos, transformación y manipulación de datos, y limpieza y tratamiento de datos. Cada una de estas etapas viene acompañada de un proyecto básico y material adicional de estudio.
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Artigo Ampliando el análisis con Describe | Alura Cursos Online
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Curso Pandas: transformación y manipulación de datos
08h - Comprenda y aplique comandos de transformación de datos
- Diferencie los tipos de información que están presentes en los datos
- Manipule valores numéricos dentro de Dataframe de Pandas
- Distinga los métodos de manipulación de datos textuales
- Realice transformaciones con tipo de datos de fecha y hora
- Relacione las conversiones de datos con la construcción del proyecto
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Curso Pandas: seleccionar y agrupar datos
10h - Seleccionar y extraer información de los datos
- Agrupar datos para crear tablas
- Crear gráficos para ayudar a analizar datos
- Aplicar filtrado y selección de datos utilizando la biblioteca pandas
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Vídeo - YouTube
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Curso Pandas: limpieza y tratamiento de datos
08h - Entender el objetivo de tratar una base de datos antes de insertarla en modelos de machine learning
- Conocer qué impurezas presenta una base de datos
- Descubrir formas de limpiar y tratar las impurezas en la base de datos
- Comprender cómo realizar la limpieza y el tratamiento de la base de datos
- Construir un paso a paso para dejar la base de datos lista para ser insertada en un modelo de machine learning
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Luri es nuestra inteligencia artificial que resuelve dudas, da ejemplos prácticos y ayuda a profundizar aún más durante las clases. Puedes conversar con Luri hasta 100 mensajes por semana
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Luri es nuestra inteligencia artificial que resuelve dudas, da ejemplos prácticos y ayuda a profundizar aún más durante las clases. Puedes conversar con Luri hasta 100 mensajes por semana
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