Python para la ciencia de datos: de lo básico a lo avanzado

La demanda de científicos de datos cualificados con un conocimiento sólido de los lenguajes de programación está aumentando exponencialmente. Python es uno de los mejores lenguajes de programación de ciencia de datos. Además de ser fácil de aprender e implementar, tiene una amplia gama de aplicaciones en el desarrollo web y de juegos. Este curso te enseña los conceptos de programación en Python y cómo se pueden aplicar para manipular y analizar datos. Comienza por presentarte el entorno de Jupyter Notebook en el que escribirás tu código. A continuación, se le enseñará cómo usar celdas de marcado para agregar imágenes, texto y enlaces a su código. Aprenderás sobre las variables, la indentación y cómo comentar tu código para que otros programadores lo entiendan. Además, el curso muestra cómo trabajar con diferentes tipos de datos en Python, como listas, diccionarios, conjuntos y tuplas, así como cómo

A continuación, el material explora las distintas sentencias de toma de decisiones en Python, como las «declaraciones if», las «sentencias else», las «declaraciones else-if», así como los «bucles for» y los «bucles while». Las funciones son una excelente manera de ahorrar tiempo y esfuerzo al escribir programas de ordenador, ya que son un conjunto de instrucciones que se pueden utilizar repetidamente para realizar una tarea específica cuando se les solicita. En este curso, creará una función que convierta la escala de temperatura de grados Celsius a Fahrenheit y, a continuación, la ejecutará. Los alumnos comprenderán la diferencia entre la función de impresión y las sentencias de retorno, así como la palabra clave AWS Lambda y su sintaxis. Este curso gratuito de Python también le enseñó a iterar y utilizar el concepto de anidamiento para acceder a otras funciones y variables. Aprenderás sobre la doble indexación y cómo seleccionar un elemento específico de una lista o diccionario

Las bibliotecas de Python desempeñan un papel importante en la ciencia de datos, ya que ayudan a eliminar la necesidad de escribir programas desde cero. La parte final se centra en dos bibliotecas clave de Python, NumPy y Pandas, que facilitan la clasificación, la manipulación y el análisis de un conjunto de datos. El material muestra cómo crear y dar forma a una matriz con NumPy y cómo seleccionar elementos de un conjunto de datos mediante las técnicas de indexación y división de NumPy. Se revisarán las diversas funciones de NumPy que sirven para diferentes propósitos. Luego, la atención se centra en Pandas, donde obtendrá una comprensión profunda de cómo diseñar y examinar datos sin procesar. Este curso es su trampolín hacia una carrera en ciencia de datos, ya que lo guía a través de los conceptos básicos de la aplicación de Python a la ciencia de datos