Todos sabemos que los datos están en todas partes. Cada clic en nuestra aplicación móvil o sitio web favorito es grabado y cada sensor en el mundo crea un flujo constante de datos. Casi cualquier acción que realizamos en el mundo físico se traduce de una manera u otra a una forma digital como datos. Los datos son la fuente de energía primaria que impulsa a múltiples organizaciones y empresas de todo el mundo. Estas empresas utilizan datos para gestionar y optimizar sus operaciones diarias en curso y mejorar e inventar nuevos tipos de productos y servicios. Los datos se crean en todas partes y el reto es cómo utilizarlo de forma eficaz a través de múltiples casos de uso y dimensiones. La ciencia de datos es uno de los campos más emocionantes en la industria de alta tecnología, ganando impulso en varias aplicaciones. Es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y métodos de visualización para extraer conocimientos y conocimientos de los datos. Como resultado, un número creciente de empresas están buscando científicos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje automático para desarrollar productos, características y proyectos que les ayudarán a liberar el poder de los datos.
Python es potente, rápido, fácil de aprender y uno de los lenguajes de programación más populares para manejar proyectos de ciencia de datos. Python será nuestro punto de partida mientras entramos en el lado práctico de la ciencia de datos. Tiene una lista masiva de bibliotecas de ciencia de datos listas para dar inicio a cualquier proyecto. Demostramos la sintaxis básica de Python, incluyendo el uso de variables, cadenas, listas, diccionarios, funciones, clases, sentencias if/for-loop y mucho más. Además, te explicamos cómo instalar y utilizar la popular herramienta JupyterLab para la creación de cuadernos Jupper. Los cuadernos Jupyter se utilizan para registrar los pasos de proceso de datos de extremo a extremo realizados en datos sin formato y se utilizan además para presentar y compartir los resultados obtenidos con otras personas.
Después de obtener el conocimiento básico y la experiencia con los fundamentos de Python, continuaremos nuestro impulso explorando el panda, una biblioteca de Python de ciencia de datos esencial. La biblioteca de software de los pandas está escrita para el lenguaje de programación Python para la manipulación y análisis de datos. Realiza muchas de las operaciones más básicas mientras trabaja con datos en bruto, incluyendo carga de datos, ahorro, inspección y análisis, limpieza, normalización y mucho más. Explore cómo utilizar la biblioteca de pandas para cargar grandes conjuntos de datos de archivos CSV, organizar la estructura de datos y el contenido en una vista tabular y realizar análisis y exploración de datos iniciales. A continuación, realice la limpieza y transformación de datos como paso previo al proceso antes de pasar a la visualización de datos o aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Entonces, ¿qué estás esperando? ¡Enrol hoy e inicie su viaje para convertirse en un científico de datos! Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA Generativa, como ChatGPT.
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