Todos sabemos que los datos están en todas partes. Cada clic en nuestra aplicación móvil o sitio web favorito queda registrado y todos los sensores del mundo crean un flujo constante de datos. Casi cualquier acción que realicemos en el mundo físico se traduce de una forma u otra a un formato digital en forma de datos. Los datos son la principal fuente de energía que impulsa a múltiples organizaciones y empresas de todo el mundo. Estas empresas utilizan los datos para gestionar y optimizar sus operaciones diarias en curso y para mejorar e inventar nuevos tipos de productos y servicios. Los datos se crean en todas partes y el desafío es cómo utilizarlos de manera eficaz en múltiples casos de uso y dimensiones. La ciencia de datos es uno de los campos más interesantes de la industria de la alta tecnología, y está ganando impulso en diversas aplicaciones. Es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y métodos de visualización para extraer conocimientos e ideas de los datos. Como resultado, un número cada vez mayor de empresas buscan científicos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje automático para desarrollar productos, funciones y proyectos que les ayuden a aprovechar el poder de los

Python es potente, rápido, fácil de aprender y uno de los lenguajes de programación más populares para gestionar proyectos de ciencia de datos. Python será nuestro punto de partida mientras nos adentramos en el lado práctico de la ciencia de datos. Cuenta con una enorme lista de bibliotecas de ciencia de datos listas para poner en marcha cualquier proyecto. Demostramos la sintaxis básica de Python, incluido el uso de variables, cadenas, listas, diccionarios, funciones, clases, sentencias if/for-loop y mucho más. Además, explicamos cómo instalar y usar la popular herramienta JupyterLab para crear cuadernos de Jupyter. Los cuadernos Jupyter se utilizan para registrar los pasos de procesamiento de datos de extremo a extremo realizados con datos sin procesar y, además, se utilizan para presentar y compartir los

Tras adquirir los conocimientos y la experiencia básicos sobre los fundamentos de Python, continuaremos con nuestro impulso explorando panda, una biblioteca de Python esencial para la ciencia de datos. La biblioteca de software de pandas está escrita para el lenguaje de programación Python para la manipulación y el análisis de datos. Realiza muchas de las operaciones más básicas mientras trabaja con datos sin procesar, como la carga, el almacenamiento, la inspección y el análisis de datos, la limpieza, la normalización y mucho más. Descubre cómo usar la biblioteca panda para cargar grandes conjuntos de datos desde archivos CSV, organizar la estructura y el contenido de los datos en una vista tabular y realizar el análisis y la exploración iniciales de los datos. A continuación, realiza la limpieza y la transformación de los datos como paso previo al procesamiento antes de pasar a la visualización de datos o a aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Entonces, ¿qué estás esperando? ¡Inscríbase hoy y comience su viaje para convertirse en científico de datos! Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como