Científico de datos asociado en Python

Aprende Python para la ciencia de datos y adquiere las habilidades que necesitas para tener éxito como científico de datos, desde la manipulación de datos hasta el machine learning. En este programa, aprenderás cómo este versátil lenguaje te permite importar, limpiar, manipular y visualizar datos, todas ellas habilidades esenciales para cualquier aspirante a profesional o investigador de datos. Comenzando con los fundamentos de Python para la ciencia de datos, trabajarás a través de ejercicios interactivos que pondrán a prueba tus habilidades. Te pondrás manos a la obra con algunas de las bibliotecas de Python más populares para la ciencia de datos, como pandas, Seaborn, Matplotlib, scikit-learn y muchas más. A medida que avances, trabajarás con conjuntos de datos del mundo real para aprender las técnicas estadísticas y de machine learning que necesitas para realizar pruebas de hipótesis y construir modelos predictivos. También recibirás una introducción al aprendizaje supervisado con scikit-learn y aplicarás tus conocimientos a diversos proyectos. Empieza este programa, haz crecer tus habilidades en ciencia de datos y comienza tu viaje para aprobar con confianza la certificación de Científico de Datos Asociado en Python y prosperar como científico de datos.

Python86 horas22 cursos11 proyectosDeclaración de cumplimiento

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Introducción a Python

Domine los conceptos básicos del análisis de datos con Python en solo cuatro horas. Este curso online presentará Python y explorará paquetes populares.

4 hours

Python nivel intermedio

Mejora tus habilidades en ciencia de datos creando visualizaciones usando Matplotlib y manipulando DataFrames con pandas.

4 hours

Investigating Netflix Movies

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

2 hours

Manipulación de datos con pandas

Aprenda a importar y limpiar datos, calcular estadísticas y crear visualizaciones con pandas.

4 hours

Exploring NYC Public School Test Result Scores

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

2 hours

Joining Data with pandas

Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.

4 hours

Introducción a la estadística en Python

Aumente sus habilidades estadísticas y aprenda cómo recopilar, analizar y sacar conclusiones precisas de los datos utilizando Python.

4 hours

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

4 hours

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Learn how to create informative and attractive visualizations in Python using the Seaborn library.

4 hours

Visualizing the History of Nobel Prize Winners

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

2 hours

Caja de herramientas Python para la Ciencia de Datos (Parte 1)

3 hours

Caja de herramientas de Python para la ciencia de datos (Parte 2)

4 hours

Data Manipulation with Python

Análisis Exploratorio de Datos en Python

4 hours

Analyzing Crime in Los Angeles

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

2 hours

Working with Categorical Data in Python

Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.

4 hours

Customer Analytics: Preparing Data for Modeling

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

2 hours

Conceptos de comunicación de datos

3 hours

Introduction to Importing Data in Python

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

3 hours

Limpiar datos en Python

4 hours

Exploring Airbnb Market Trends

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

2 hours

Trabajar con fechas y horas en Python

4 hours

Importing & Cleaning Data with Python

Escribir funciones en Python

4 hours

Python Programming

Introduction to Regression with statsmodels in Python

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.

4 hours

Modeling Car Insurance Claim Outcomes

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

2 hours

Sampling in Python

Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.

4 hours

Hypothesis Testing in Python

Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.

4 hours

Hypothesis Testing with Men's and Women's Soccer Matches

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

2 hours

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Aumenta tus habilidades de aprendizaje automático con scikit-learn en Python.

4 hours

Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

Aprendizaje no supervisado en Python

4 hours

Clustering Antarctic Penguin Species

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

2 hours

Machine learning con modelos basados en árboles en Python

5 hours

Predicting Movie Rental Durations

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

2 hours

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Wilfrido O.

6 months

This career track has everything need for data science! I

Imre L.

8 months

OK.

Muhammad A.

9 months

I have taken the previous version of the course as well. I think that may be more alligned to theory, the newer version is more suitable for newbies. Overall, it's a good addition. However, the significane of the subject requires more and more practice on these topics so that a student can be master on these.

Aldo V.

20 days

Courses are great and give you a great follow through, what I think could help more is having a more complete exercise at the end of each course that requires you to code everything and not just fill the blank spaces

Maciej G.

about 1 month

Well created skill track, that took me round 2 years to finish. Good quality materials, test, task and perfect bright teachers.

"This career track has everything need for data science! I"

Wilfrido O.

"OK."

Imre L.

"I have taken the previous version of the course as well. I think that may be more alligned to theory, the newer version is more suitable for newbies. Overall, it's a good addition. However, the significane of the subject requires more and more practice on these topics so that a student can be master on these."

Muhammad A.

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