Ciencia de Datos con Python - eLearning

450,00 EUR

12 hours

eLearning

El curso de Python para Ciencia de Datos cubre los conceptos fundamentales de programación con Python y explica análisis de datos, aprendizaje automático, visualización de datos, extracción de datos web y procesamiento de lenguaje natural. Obtendrás una comprensión integral de los diversos paquetes y bibliotecas necesarios para realizar los aspectos del análisis de datos.

Programa del curso

Visión general de la Ciencia de Datos
Lección 01
Visión general de análisis de datos
Lección 02
Análisis estadístico y aplicaciones empresariales
Lección 03
Configuración del entorno de Python y aspectos esenciales
Lección 04
Cálculo matemático con python (NumPy)
Lección 05
Computación científica con Python (Scipy)
Lección 06
Manipulación de datos con Pandas
Lección 07
Machine Learning con Scikit-Learn
Lección 08
Procesamiento de lenguaje natural con Scikit Learn
Lección 09
Visualización de datos en Python usando matplotlib
Lección 10
Extracción de datos web con BeautifulSoup
Lección 11
Integración de Python con Hadoop MapReduce y Spark
Lección 12
Conceptos Básicos de Python
CURSO GRATUITO
Conceptos esenciales de estadística para la ciencia de datos
CURSO GRATUITO
Predicción de calificación de productos para Amazon
Proyecto 1
Comercio electrónico: Amazon, una de las principales compañías de comercio electrónico con sede en EE. UU., recomienda productos dentro de la misma categoría a los clientes basándose en su actividad y opiniones en otros productos similares. Amazon desea mejorar este motor de recomendaciones prediciendo las valoraciones de productos que no han sido calificados y añadiéndolos a las recomendaciones de manera correspondiente.
Pronóstico de Demanda para Walmart
Proyecto 2
Comercio minorista: Predice ventas precisas para 45 tiendas de Walmart, una de las principales cadenas de tiendas minoristas de Estados Unidos,
considerando el impacto de los eventos de rebajas promocionales. Comprueba si factores macroeconómicos como el IPC, la tasa de desempleo, etc., afectan a las ventas.
Mejorando la experiencia del cliente para Comcast
Proyecto 3
Telecomunicaciones: Comcast, una de las empresas globales de telecomunicaciones con sede en EE. UU., desea mejorar la experiencia del cliente identificando y actuando sobre las áreas problemáticas que reducen la satisfacción del cliente, si las hay. La compañía también está buscando recomendaciones clave que se puedan implementar para ofrecer la mejor experiencia al cliente.
Análisis de bajas en IBM
Proyecto 4
Análisis de la fuerza laboral: IBM, una de las principales compañías de TI con sede en EE. UU., desea identificar los factores que influyen en la rotación de empleados. Basándose en los parámetros especificados, la empresa también desea construir un modelo de regresión logística que pueda ayudar a predecir si un empleado dejará la compañía.
Análisis de solicitudes de servicio 311 de NYC
Proyecto 5
¿Podrías realizar un análisis de datos de solicitudes de servicio de las llamadas al 311 de la ciudad de Nueva York? Se centrará en técnicas de manipulación de datos para comprender los patrones en los datos y visualizar los principales tipos de quejas.
Dominio: Telecomunicaciones
Análisis del conjunto de datos MovieLens
Proyecto 6
El Proyecto de Investigación GroupLens es un grupo de investigación en el Departamento de Ciencias de la Computación e
Ingeniería en la Universidad de Minnesota. Los investigadores de este grupo participan en varios proyectos de investigación en los campos de filtrado de información, filtrado colaborativo y sistemas de recomendación. ¿Podría revisar los conjuntos de datos de usuarios utilizando el Análisis de Datos Exploratorios?
¿Técnica de análisis? Dominio: Ingeniería.
Análisis de datos del mercado de valores
Proyecto 7
Como parte de este proyecto, importarás datos utilizando el lector de datos de Yahoo de las siguientes compañías: Yahoo, Apple, Amazon, Microsoft y Google. Realizarás análisis fundamentales, incluyendo la elaboración de gráficos del precio de cierre, gráficos de comercio de acciones por volumen, análisis de retorno diario y uso de gráficos de pares para mostrar la correlación entre las acciones.
Dominio: Mercado de valores.
Análisis del conjunto de datos del Titanic
Lección 08
El 15 de abril de 1912, el Titanic se hundió tras colisionar con un iceberg, matando a 1502 de los 2224 pasajeros y tripulantes. Esta tragedia conmocionó al mundo y llevó a la implementación de mejores regulaciones de seguridad para los barcos. Aquí, nos gustaría pedirte que realices un análisis utilizando la técnica de análisis de datos exploratorios, aplicando particularmente herramientas de aprendizaje automático para determinar qué pasajeros sobrevivieron a la tragedia.

Resultados del aprendizaje

Al finalizar este Curso de eLearning de Ciencia de Datos con Python, podrás:

Conoce en detalle los procesos de la ciencia de datos, la manipulación de datos, la exploración de datos, la visualización de datos, la construcción de hipótesis y las pruebas.

Instala el entorno de Python requerido y otras herramientas y bibliotecas auxiliares.

Comprende los conceptos esenciales de la programación en Python, como los tipos de datos, tuplas, listas, operadores básicos y funciones.

Realiza cálculos matemáticos de alto nivel utilizando el paquete NumPy y su extensa biblioteca de funciones matemáticas.

Realiza cálculos científicos y técnicos utilizando el paquete SciPy y sus subpaquetes, como Integrate, Optimise, Statistics, IO y Weave.

Ejecuta análisis y manipulación de datos utilizando las estructuras y herramientas proporcionadas en el paquete Pandas.

Adquiere experiencia en aprendizaje automático utilizando el paquete Scikit-Learn

Comprende modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado como la regresión lineal, regresión logística, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, K-NN y pipeline.

Utiliza el paquete Scikit-Learn para el procesamiento de lenguaje natural.

Utiliza la biblioteca matplotlib de Python para la visualización de datos

Extraer datos valiosos de sitios web realizando raspado web usando Python

Integrar Python con Hadoop y MapReduce

Características clave

Un año de acceso a la plataforma

Duración aproximada de 12 horas

Aprendizaje interactivo con cuadernos Jupyter

Documentos PDF descargables con contenido detallado (imágenes, explicaciones) para cada lección

Examen y Certificación

Para obtener la certificación, debes cumplir con los siguientes criterios: - Completar un proyecto de los dos proporcionados en el curso. Entregar los resultados del proyecto en el LMS que el instructor principal evaluará - Obtener una puntuación mínima del 60% en cualquiera de las dos pruebas de simulación - Completar el curso

¿Quién debería inscribirse en este programa?

El curso de formación Python para Ciencia de Datos se recomienda para cualquier persona con un interés genuino en el campo de la ciencia de datos, incluyendo:

Profesionales de Analítica

Profesionales de TI

Profesionales del software

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