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Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)
Rating: 4.5 out of 5(69 ratings)
3,455 students

Curso completo de NumPy - Ciencia de datos en Python (ES)

Domina la principal librería de computación científica y ciencia de datos de Python.
Created byJavier Ventajas
Last updated 5/2025
Spanish
Spanish [Auto],

What you'll learn

  • Cómo resolver problemas de matemáticas / estadística utilizando NumPy.
  • Realizar las operaciones de manipulación de arrays más comunes en el Machine Learning / Ciencia de datos.
  • Resolver problemas comunes del álgebra lineal, la estadística y procesamiento de imágenes usando la librería.

Explore related topics

Course content

2 sections • 15 lectures • 1h 46m total length

  • Antes de empezar2:09
  • Nuestro catálogo completo de cursos0:12
  • Síguenos en redes sociales0:07
  • Introducción11:46

    Para seguir el curso, abre el siguiente link a la libreta de código en google colab:

    https://colab.research.google.com/github/evlabs-jventajas/tutorials/blob/main/complete_numpy_course_for_beginners.ipynb


    O si lo prefieres, abre una libreta nueva en tu entorno de programación local.

  • Creación, indexado y corte de arrays10:13
  • Copiado y edición4:17
  • Apilamiento y reestructuración14:09
  • Operaciones aritméticas12:42
  • Operaciones con arrays de formas diferentes5:22
  • Concatenación, reversión y persistencia de arrays9:24

Requirements

  • Nociones básicas de programación en Python.

Description

En este curso aprenderás a trabajar de forma fluida con la librería de computación numérica NumPy, una herramienta central en la ciencia de datos, el machine learning y la estadística. De hecho, muchas otras librerías de estos campos se apoyan en arrays de NumPy para ofrecer su funcionalidad de forma eficiente. En el área de la ciencia de datos y del machine learning se suele trabajar a menudo con datos tabulares, que se pueden representar mediante arrays de NumPy. En el curso aprenderás a trabajar con arrays de n dimensiones y a manipularlas con comodidad para resolver tareas complejas de diferentes dominios.

NumPy procesa las operaciones matriciales de forma extremadamente eficiente, ofreciendo un tiempo de ejecución y uso de memoria bajos. Su funcionalidad está implementada en el lenguaje de programación C: un lenguaje compilado muy eficiente. Esta funcionalidad se ejecuta desde la interfaz de Python con una sintaxis declarativa sencilla.


El curso se divide en 12 lecciones:

- Introducción a las arrays de Numpy.

- Creación, indexado y corte de arrays de Numpy.

- Copiado y edición de arrays de Numpy.

- Apilamiento y reestructuración de arrays de Numpy.

- Operaciones aritméticas con arrays de Numpy.

- Operaciones con arrays de Numpy de formas diferentes.

- Concatenación, reversión y persistencia de arrays de Numpy.

- Aplicaciones de Numpy - Generación de números aleatorios

- Aplicaciones de Numpy - Estadística

- Aplicaciones de Numpy - Álgebra lineal

- Aplicaciones de Numpy - Manipulación de imágenes

- Aplicaciones de Numpy - Sistemas dinámicos caóticos


Al terminar el curso, sabrás crear arrays de diversas formas, manipularlas y operar con ellas.

Who this course is for:

  • Estudiantes de ciencia de datos.
  • Profesionales de cualquier disciplina científica o de ingeniería.
  • Programadores interesados en el machine learning.
  • Analistas de datos que buscan expandir sus conocimientos.

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