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Data Science con Python - Numpy & Pandas [2021]

Aprende Python desde cero y domina Data Science con Pandas. Conviértete en científico de datos con Python.

4.36 (103 reviews)

Students

5 hours

Content

Jul 2021

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What you will learn

Dominar el lenguaje de propósito general Python desde cero, incluyendo su instalación.

Comprender y profundizar en el flujo completo de un proyecto de Data Science para convertirse en científico de datos.

Aprender todos los conceptos de estadística necesarios para poder analizar los datos que le rodean.

Utilizar librerías como Numpy o Pandas para la importación desde fuentes heterogéneas (CSV, Excel, texto plano, SQL, Web, redes sociales, cloud,…).

Podrá realizar la limpieza y transformación de datos.

Adquirirá un conocimiento extenso en Data Science que podrá aplicar de inmediato a un precio muy asequible en comparación con otros programas.


Description

¿Quiere iniciar su camino para convertirse en científico de datos y dominar el área de Data Science?

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Escuche de otros alumnos por qué este es el curso de Data Science MEJOR VALORADO en español:

"Excelente curso, el instructor cuenta con gran dominio del tema y las explicaciones de las clases son muy practicas y fáciles."-- Manuel


"Realmente el profesor explica muy bien, el curso está muy bien extructurado, me siento muy feliz de haber comprado el curso."--Leyna Soranlly


"Muy buen curso y sobre todo bien preparado por el profesor. Propone retos en forma de ejercicios para que el alumno ejercite los conceptos en cada capitulo. Me compraré un par de cursos más de este profesor. Gracias." -- Juan Carlos

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Vivimos en un mundo dominado por los datos, es por ello que obtener estas habilidades le permitirá acceder a posiciones de alto valor añadido debido a la gran demanda de perfiles de Data Science. Portales como indeed estiman salarios anuales promedios de 122.800$ y estudios como MarketWatch apuntan a que en los próximos años habrá un aumento del negocio de Data Science de un 30% anual, por lo tanto es una excelente oportunidad para usted adquirir estos conocimientos.

En este programa aprenderá por completo los fundamentos de Data Science, su base estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python, dominando desde cero este lenguaje y sus potentes librerías como Numpy y Pandas enfocadas en el análisis de datos.

Al finalizar el curso podrá ejecutar proyectos completos de Data Science siendo capaz de importar fuentes de datos heterogéneas, realizar la limpieza y transformación de datos y analizar la información para obtener conclusiones que provoquen alto impacto en su entorno.

Este curso tendrá un enfoque eminentemente práctico, se explicará paso a paso y en detalle cada nueva funcionalidad, pero el objetivo es que sea capaz de aplicar los nuevos conocimientos ejecutando los múltiples casos prácticos reales propuestos para poner a prueba las destrezas adquiridas.

A su vez, tendrá a su disposición un material extenso de consulta y todos los scripts de Python explicados durante esta especialización de tal manera que le sea muy sencillo reutilizarlos para su caso de uso concreto.

Es el momento de que pase a la acción, prepárese para un futuro dominado por los datos adquiriendo una habilidad muy importante para poder destacar sobre el resto y conseguir sacar el máximo provecho de la información.

Apúntese a la carrera profesional de mayor potencial del siglo XXI.

*Este curso forma parte de una carrera en Data Science complementada con cursos adicionales.


Screenshots

Data Science con Python - Numpy & Pandas [2021]
Data Science con Python - Numpy & Pandas [2021]
Data Science con Python - Numpy & Pandas [2021]
Data Science con Python - Numpy & Pandas [2021]

Content

Introducción al Análisis de Datos con Python

¿Qué es Python y qué nos proporciona para el análisis de datos?

Instalación Python + Jupyter

Información importante para realizar los ejercicios

Importar librerías y fuentes de datos

Visualización básica con Matplotlib

Visualización básica con Matplotlib - Caso Práctico

Fundamentos del lenguaje Python

Variables en Python

Creación de listas, extracción y modificación de datos

Conceptos avanzados de creación de listas

Uso de funciones en Python (in-built)

Creación de funciones en Python y argumentos flexibles

Funciones lambda

Métodos en Python

Cómo crear diccionarios en Python

Uso de función zip para creación de diccionarios en base a listas

Comparadores en Python

Bucles en Python

Comprensión de listas en python

Conceptos Estadísticos para el Análisis de Datos

Variables y conceptos básicos

Varianza de una variable

Correlación de variables

Histogramas

Análisis con percentiles

Funciones densidad de probabilidad

Cálculo de previsiones (forecast) y media móvil

Análisis numérico con Numpy

Introducción a la librería Numpy

Selección de datos con array Numpy

Arrays 2D en Numpy

Cálculo estadístico con Numpy

Análisis de datos con Pandas

Introducción a la librería Pandas ¿qué es un dataframe?

Creación de un dataframe a partir de un diccionario

Cómo importar datos desde un fichero de texto plano (txt, csv,…)

Selección de datos en un dataframe Pandas

Métodos útiles de un dataframe Pandas

Eliminar duplicados, valores erróneos y columnas de un dataframe Pandas

Interpolación de datos

Filtrar datos en un dataframe Pandas

Ordenación valores en un dataframe Pandas

Crear columnas en un dataframe para cadenas de texto

Crear columnas en un dataframe a partir de un diccionario con map

Crear columnas en un dataframe a partir de funciones lambda

Crear columnas en un dataframe a partir de funciones condicionales

Renombrar y reordenar columnas de un dataframe Pandas

Cómo crear pivot tables en Pandas

Uso de groupby en Pandas

Concatenación de dataframes (union)

Combinación de dataframes (merge)

Importación y exportación de datos con Pandas

Cómo importar datos desde un fichero Excel

Introducción a las BBDD relacionales / Modelos de datos

Cómo importar datos desde una BBDD SQL

Cómo importar datos desde una página Web

Cómo importar datos desde una página Web (Web scraping)

Cómo importar datos desde un fichero semi-estructurado JSON

Cómo importar datos desde Redes Sociales

Cómo importar datos desde Cloud (AWS / Azure / Google Cloud)

Exportación de datos a CSV y Excel

Exportación de datos a BBDD SQL

PROYECTO DATA SCIENCE - ANÁLISIS DE DATOS CON PANDAS

CONCLUSIONES

Clase Extra - Cursos Iván Pinar


Reviews

C
Carlos8 August 2021

Ratifico mi opinión, me parece muy buena la forma de explicar del profesor Actualización, terminado el curso, puedo decir que el profesor tiene pedagogía, puesto que se hace entender. Continuaré otros cursos con él.

J
Juan23 March 2021

Muy buen curso y sobre todo bien preparado por el profesor. Propone retos en forma de ejercicios para que el alumno ejercite los conceptos en cada capitulo. Me compraré un par de cursos más de este profesor. Gracias.

P
Paula17 March 2021

El curso es básico, conciso, bien explicado, práctico y las preguntas son respondidas rápidamente. Lo recomiendo si necesitas unas bases de Numpy y Pandas o estas empezando con Data Science.

A
Antonella1 February 2021

Me fue de mucha ayuda. Yo quería profundizar en Pandas principalmente y así fue. Super claro en todos los conceptos, ejercicios después de cada módulo para practicar. Y el caso final me pareció que combinó todo lo dado e incluso mas cosas para buscar por mi cuenta. Lo recomiendo.

M
Manuel15 January 2021

Excelente curso, el instructor cuenta con gran dominio del tema y las explicaciones de las clases son muy practicas y fáciles.

S
Sergio22 December 2020

Excelente, la verdad el maestro explica de una forma muy clara y precisa, hasta ahora todo lo he compilado bien y voy siguiéndolo en el curso

L
Leina9 December 2020

Realmente el profesor explica muy bien, el curso está muy bien extructurado, me siento muy feliz de haber comprado el curso.

A
Armando24 October 2020

Cumple con mis expectativas y estoy aprendiendo cosas nuevas, sin embargo creo que debería ir menos rápido y dar más tiempo a explicar los conceptos enseñados.

A
Alejandro27 August 2020

Hasta ahora, va siendo lo que esperaba. Sólo una pequeña complicación con la instalación que no estaba contemplada en el vídeo pero la pude sortear.


3336840

Udemy ID

7/16/2020

Course created date

7/23/2020

Course Indexed date
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