
Introducción al Curso.
Exploraremos el entorno de Google Colab para ciencia de datos.
Explicaremos el concepto de variables y tipos de datos en Python
En esta clase exploraremos los diferentes tipos de condicionales en Python y como podemos usarlos para controlar el flujo de datos de nuestros programas
En esta clase aprenderemos a manejar los Strings en Python.
En esta lección veremos los dos tipos principales de bucles en Pyhton: uso de for y while y su importancia en programación.
Estudiaremos como implementar funciones en Python
Veremos como usar las funciones re cursivas para el cálculo del factorial de un número
En esta clase exploraremos el uso de sentencias para controlar el flujo de datos y gestión de errores.
En esta clase veremos la Lectura y Escritura de Archivos en Python
Veremos el uso de listas en Python y sus métodos mas empleados
Veremos el uso de los vectores en Python de manera introductoria.
Exploraremos mas en detalle el concepto de vector en Python
Haremos uso de la Librería Numpy para trabajar con Arrays. Veremos como manipularlos y diferentes funciones que son útiles para manejarlos
Veremos algunas operaciones típicas de filtrado en Arrays
Veremos algunas funciones muy empleadas para el manejo de Arrays
En esta clase explicaremos que son las Tuplas en Python y como podemos usarlas
En esta clase veremos una de las librerías mas usadas en Ciencia de Datos: Pandas.
Exploraremos el uso de DataFrames para el manejo de estructuras de datos n dimensionales.
En esta Lección aprenderemos el uso de loc e iloc para selecionar datos en Python
En esta clase aprenderemos como hacer filtros cuando usamos DataFrames
En esta clase usaremos Pandas junto con un Dataset para hacer operaciones de Filtrado y agrupación
Haremos una breve Introducción a una de las librerías mas empleadas para visualización de datos en Python.
Exploraremos algunos conceptos básicos en Estadística
Explicaremos los conceptos de Moda, Media y Mediana y su importancia en Estadística.
Explicaremos las principales distribuciones de probabilidad con ejemplos
Exploraremos algunas de las formas mas comunes de visualizar datos en Python
Veremos algunos diagramas comunes en ciencia de datos: diagrama de bigotes,diagramas tira de rana.
Veremos algunos gráficos típicos en Python. Estudiaremos como hacer diagramas múltiples, de violín y regresión
Veremos una de las plataformas mas empleadas en Ciencia de datos.
Haremos una exploración inicial de los datos para el ejemplo de predicción del precios de las casas
En esta segunda parte haremos un análisis mas profundo de los datos así como de las variables que están mas correlacionadas con el precio de la vivienda
En este curso veremos todo lo relacionado con el uso de los datos. Aprendemos a programar en Python y manejaremos diferentes librerías que nos permitirán manipular y visualizar la información. Al finalizar el curso Participaremos en una competición en Kaggle donde diferentes técnicas vistas a lo largo del curso para predecir el precio de un conjunto de Viviendas en base a 80 Características
El curso esta dividido en 5 módulos:
Empezaremos con una Introducción a la Ciencia de datos, donde veremos su uso en la actualidad y las fases que debemos seguir para resolver los problemas mas comunes.
En el segundo Aprenderemos a programar usando Python
En el tercero nos focalizaremos en las diferentes estructuras de datos que tenemos en Python para así poder trabajar con la información de una manera eficiente
En el cuarto módulo aprenderemos a utilizar Pandas, una de las librerías mas empleadas en ciencia de Datos.
En el quito Módulo veremos diferentes técnicas para poder visualizar toda esta información de manera sencilla e intuitiva, con ejemplos reales y además explicaremos conceptos básicos de Estadística
En el último Módulo , nos centraremos en resolver un problema real participando en una competición en Kaggle, donde podrás aplicar todos los conceptos aprendidos.
El curso está pensando para que cualquier persona sin experiencia previa pueda aprender. Iremos paso a paso e iremos gradualmente aumentando la complejidad.
Verás que en muy poco tiempo aprenderás mucho ya que el curso está pensando para que sea sencillo y práctico.
En este curso te voy a contar lo fundamental para que puedas empezar a aplicar la ciencia de datos en tus proyectos.