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RELAMPAGO20SEP

Máster Data Science con Python - De Cero a Maestro

Aprende Python desde cero, de forma rápida y efectiva con nuestro curso online. Desarrolla habilidades técnicas para convertirte en un programador altamente calificado en el mercado laboral y crear tu primer programa.

Por Iván Pinar Domínguez | Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School,

👥 9.113
(25)
$1599 USD $9500 USD

Garantia de reembolsos 15 dias

Este curso incluye:

▪️ 6h 1mde duración bajo demanda

▪️ 86 lecciones

▪️ 8 recursos descargables

▪️ Disponible en dispositivos móviles

▪️ Acceso para siempre

▪️ Idioma:

  • Español

▪️ Consultas ilimitadas

✦ Bonus: Set de Guías Descargables y Archivos de Trabajo

⚑ Certificado de finalización

Lo que aprenderás

🟧 ​Aprenderás a dominar el lenguaje de propósito general Python desde cero, incluyendo su instalación.

🟧 ​ Comprenderás y te profundizarás en el flujo completo de un proyecto de Data Science para convertirte en científico de datos.

🟧 ​ Aprenderás todos los conceptos de estadística necesarios para poder analizar los datos que te rodean.

🟧 ​ Utilizarás librerías como Numpy o Pandas para la importación desde fuentes heterogéneas (CSV, Excel, texto plano, SQL, Web, redes sociales, cloud,…) y la limpieza y transformación de datos.

🟧 ​ Crearás potentes visualizaciones con las librerías Matplotlib y Seaborn para el análisis de la información.

🟧 ​ Analizarás series temporales y realizarás previsiones.

🟧 ​ Automatizarás tus tareas cotidianas con Python.

🟧 ​Adquirirás un conocimiento extenso en Data Science que podrás aplicar de inmediato a un precio muy asequible en comparación con otros programas.

Contenido del curso
U1: Introducción a Data Science con Python
  • Introducción a Python para análisis de datos
  • Configuración de Python y Jupyter
  • Cargar librerías y fuentes de datos
  • Gráficos básicos con Matplotlib
  • Ejercicio práctico: Gráficos básicos con Matplotlib
  • Diagrama de flujo en un proyecto de Ciencia de Datos
U2: Fundamentos de Python desde Cero
  • Manejo de variables en Python
  • Listas: creación, extracción y modificación
  • Técnicas avanzadas para crear listas
  • Utilización de funciones internas en Python
  • Cómo crear funciones y usar argumentos flexibles en Python
  • Uso de funciones lambda
  • Métodos en programación con Python
  • Creación de diccionarios en Python
  • Creación de diccionarios con la función zip
  • Uso de comparadores en Python
  • Estructuras de bucles en Python
  • Comprensión de listas en Python
 U3: Estadística básica para el Análisis de Datos
  • Fundamentos de variables y conceptos básicos
  • Cálculo de la varianza de una variable
  • ​Análisis de la correlación de variables
  • Creación y análisis de histogramas
  • Estudio de datos con percentiles
  • Cálculo de funciones de densidad de probabilidad
  • Previsiones y cálculo de medias móviles
U4: Numpy para el cálculo numérico
  • Fundamentos de la librería Numpy
  • Selección de datos usando arrays en Numpy
  • Trabajo con arrays 2D en Numpy
  • Operaciones estadísticas con Numpy
U5: Pandas para el Análisis de Datos
  • Fundamentos de Pandas: introducción a dataframes
  • Generación de dataframes desde diccionarios
  • Importar datos desde archivos de texto plano
  • ​Técnicas de selección de datos en dataframes Pandas
  • Herramientas útiles para dataframes en Pandas
  • Limpieza de datos en dataframes: duplicados y errores
  • Técnicas de interpolación de datos
  • Aplicación de filtros en dataframes Pandas
  • Ordenamiento de datos en un dataframe
  • Añadir columnas con cadenas de texto en dataframes
  • Generación de columnas en dataframes usando map y diccionarios
  • Uso de funciones lambda para crear columnas en dataframes
  • Creación de columnas condicionales en dataframes
  • Modificación de nombres y orden de columnas en dataframes
  • Creación de tablas dinámicas con Pandas
  • Agrupación de datos con groupby en Pandas
  • Unión de dataframes mediante concatenación
  • Combinación de dataframes usando merge
U6: Importación y exportación con Pandas
  • Importación de datos desde archivos Excel
  • Fundamentos de bases de datos relacionales y modelos de datos
  • Importación de datos desde bases de datos SQL
  • ​Extracción de datos desde una página web
  • Técnicas de web scraping para importar datos web
  • Importación de datos desde archivos JSON
  • Extracción de datos desde redes sociales
  • Cargar datos desde plataformas Cloud (AWS, Azure, Google)
  • Exportación de datos a archivos CSV y Excel
  • Exportación de datos a bases de datos SQL
U7: Visualización de datos en Python - Librería Matplotlib
  • Recomendaciones para visualización de datos
  • Fundamentos de Matplotlib
  • Cómo crear gráficos de línea, barra y dispersión
  • Personalización avanzada de gráficos
  • Cómo crear diagramas de caja y bigotes
  • Generación de histogramas y funciones de distribución acumulativa
  • Creación de gráficos con medias móviles
  • Uso de subplots para múltiples gráficos
  • Cómo aplicar estilos a gráficos
  • Gráficos usando objetos groupby
  • Generación de histogramas en dos dimensiones
  • Mapas geográficos con basemap
  U8: Visualización de datos en Python - Librería Seaborn
  • Fundamentos de la librería Seaborn
  • ​Regresión lineal con Seaborn
  • Creación de stripplots con Seaborn
  • Creación de swarmplots con Seaborn
  • Creación de violinplots con Seaborn
  • Creación de jointplots con Seaborn
  • Creación de pairplots con Seaborn
  • Visualización de correlaciones con heatmaps
U9: Uso de series temporales en Python
  • Extracción y análisis de series temporales
  • ​Filtrado de series temporales
  • Técnicas de remuestreo en series temporales
  • Interpolación de datos en series temporales
  • Cómo visualizar series temporales
  • Generación de previsiones usando datos históricos
U10: Expandir el uso de Python con otras plataformas
  • Automatización de tareas con scripts de Python
  • Python en herramientas de BI como Power BI
U11: Conclusiones
  • Conclusiones
Evaluación del curso
  • Este curso contiene un examen final
G-Tools: Para estudiantes
  • Acceso exclusivo a herramientas de vanguardia para estudiantes: mejora tu empleabilidad, participa en eventos exclusivos, aprovecha nuestro asistente virtual inteligente y más.
⚑ Certificado de finalización
  • Tu certificado digital personalizado, una insignia única de tus logros, con validez internacional, duración del curso y código QR para verificación instantánea.
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Recursos descargables:

Archivos Descargables.

*Contraseña.
* Data Science con Python desde Cero_IPD.
* Datasets Máster Data Science Python.
* Nota 2.7 Métodos Python.
* Nota 6.8 Links librerías Cloud.txt
* Nota 9.8_método corr sobre columnas no numéricas.
* Nota 10.6 Cambio librería ARIMA.

Descripción

¿Quieres iniciar tu camino para convertirte en científico de datos y dominar el área de Data Science?

Si estás buscando una manera de llevar tus habilidades de análisis de datos al siguiente nivel, este curso es para ti. Diseñado tanto para principiantes como para profesionales que desean profundizar en el mundo de la ciencia de datos, este curso te guiará paso a paso a través de todas las herramientas y técnicas esenciales que necesitas para convertirte en un experto en análisis de datos.

En este programa aprenderás por completo los fundamentos de Data Science, su base estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python, dominando desde cero este lenguaje, así como todas sus potentes librerías como Numpy, Pandas, Matplotlib o Seaborn enfocadas al análisis de datos.

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

¿Por Qué Elegir Este Curso?

Contenido Práctico y Aplicado: Cada módulo incluye ejercicios prácticos que te permitirán aplicar lo aprendido en situaciones reales.
Acceso a Recursos Exclusivos: Obtén acceso a datasets, notebooks de Jupyter, y ejemplos de código que te ayudarán a consolidar tus conocimientos.

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Customer Reviews

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Rolando Muñoz Vargas
Excelente capacitación

Un curso muy completo y muy bien explicado.

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Juan Carlos
Breve y sencillo

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.

J
Juan Carlos
Breve y sencillo

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.

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Iván Pinar Domínguez

Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School,

Sobre Iván Pinar Domínguez

Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School,

La Pasión y Experiencia que Necesitas para Dominar el Machine Learning

Iván Pinar es un destacado ingeniero de telecomunicaciones originario de España con una insaciable pasión por la tecnología, la gestión de proyectos y la enseñanza. Su enfoque dinámico y atractivo hacia la instrucción garantiza que cada estudiante obtenga el máximo valor en conocimiento por cada minuto invertido en sus clases.

Con una vasta experiencia en la industria de las telecomunicaciones, Iván se mantiene a la vanguardia de las últimas tecnologías y tendencias. Su habilidad para desglosar conceptos complejos en explicaciones claras y concisas lo convierte en un instructor ideal para estudiantes de todos los niveles, desde principiantes hasta avanzados.

¿Qué hace a Iván diferente?

Experiencia Técnica de Primer Nivel: Iván ha trabajado en numerosos proyectos innovadores, adquiriendo un profundo conocimiento práctico y teórico en tecnologías avanzadas. Su experiencia en la industria le permite ofrecer ejemplos reales y aplicaciones prácticas que enriquecen el aprendizaje de sus estudiantes.

Maestría en Gestión de Proyectos: Más allá de su expertise técnica, Iván es un experto en gestión de proyectos. Ha liderado con éxito proyectos complejos y multifacéticos, impartiendo a sus estudiantes las mejores prácticas y principios esenciales para gestionar proyectos de manera eficaz en cualquier entorno.

Enfoque Centrado en el Estudiante: Iván cree firmemente que todos tienen el potencial de aprender y alcanzar sus metas. Su método de enseñanza centrado en el estudiante crea un ambiente positivo y motivador, donde los estudiantes se sienten cómodos para hacer preguntas, experimentar y explorar nuevas ideas.

Pasión por la Enseñanza: La dedicación de Iván a la educación es palpable en cada clase que imparte. Su entusiasmo y compromiso aseguran que cada estudiante no solo aprenda, sino que también se inspire para seguir desarrollándose y alcanzando nuevos horizontes.

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