BOOTCAMP PYTHON II - Data science
MODALIDAD
Videoconferencia
DURACIÓN
12h
PRECIO
175€
FECHAS
Octubre 2024
MODALIDAD
Videoconferencia
DURACIÓN
12h
PRECIO
150€
FECHAS
Octubre 2024
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Curso de Python especializado en Data Science, los primeros pasos para la carrera del momento. Aprenderemos análisis de datos, machine learning y visualización. Adquiriendo las bases de la manipulación de datos, crear gráficos y aplicar algoritmos de machine learning.
PROGRAMA DE CONTENIDOS
Repaso de Fundamentos de Python:
- Breve revisión de conceptos básicos: variables, estructuras de control y funciones en Python.
- Uso de listas por comprensión y manejo avanzado de diccionarios.
Librerías Fundamentales para Data Science:
- Introducción a NumPy: manipulación eficiente de matrices y operaciones numéricas.
- Uso de Pandas: análisis y manipulación de datos estructurados en DataFrames.
Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn:
- Creación de gráficos y visualizaciones atractivas para explorar datos.
- Personalización de gráficos y representaciones visuales con Seaborn.
Análisis de Datos con Pandas:
- Exploración y limpieza de datos en DataFrames.
- Aplicación de filtros, agregaciones y transformaciones para obtener insights.
Introducción a Machine Learning:
- Conceptos fundamentales de Machine Learning.
- Uso de Scikit-learn para aplicar modelos de clasificación y regresión.
Validación y Evaluación de Modelos:
- Técnicas para dividir conjuntos de datos en entrenamiento y prueba.
- Evaluación del rendimiento de los modelos y ajuste de hiperparámetros.
Aprendizaje No Supervisado con Clustering:
- Aplicación de algoritmos de clustering como K-means para agrupar datos.
- Visualización y evaluación de resultados de clustering.
Procesamiento de Datos Avanzado:
- Trabajo con datos faltantes y técnicas de imputación.
- Transformación de variables categóricas y escalado de características.
Transformación de variables categóricas y escalado de características.:
- Desarrollo de proyectos aplicados de principio a fin, incluyendo exploración, análisis y construcción de modelos predictivos.
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