Curso Práctico de Data Science con Python - Domina el Análisis de Datos

¿Estás pensando en iniciarte en el mundo del Data Science y convertirte en científico de datos?

El mundo en el que vivimos está dominado por los datos, así que obtener estas habilidades permitirá al alumno acceder a posiciones de alto valor añadido debido a la alta demanda de perfiles de Data Science. De hecho, hay estudios que apuntan que habrá un aumento del negocio de Data Science de un 30% anual. O, portales de trabajo como Indeed estiman salarios de más de 100.000$.

En este Curso de Data Science con Python el alumno aprenderá desde cero y por completo los fundamentos del Data Science, su base estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python junto con sus librerías como Numpy, Pandas, Matplotlib o Seaborn; los fundamentos del Data Science y su base estadística.

Es un curso práctico, aplicando paso a paso lo aprendido a partir de casos reales pudiendo desarrollar proyectos por completo de Data Science al final del curso.

Para la realización de este curso, los estudiantes deberán tener un nivel alto de ofimática así como conocimientos mínimos de programación.

Este curso se dirige a aquellas personas que quieran aprender Data Science desde cero y por completo y adquirir buenas posiciones de alto valor en su vida profesional debido a la creciente demanda que hay trabajadores de Data Science. También, para aquellos que quieran convertirse en científicos de los datos con lenguaje Python junto con sus librerías como Numpy, Pandas, Matplotlib o Seaborn enfocadas al análisis de datos. Su enfoque práctico garantiza al alumno aplicar esos conocimientos aprendidos en situaciones reales.

Los estudiantes de este curso aprenderán Data Science desde el principio, el lenguaje Python, los fundamentos, su base estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python. El alumno será capaz de ejecutar proyectos completos de Data Science al final de este curso porque aprenderá desde cero y por completo este lenguaje Python junto con sus librerías como Numpy, Pandas, Matplotlib o Seaborn; los fundamentos del Data Science y su base estadística.

1. Introducción al análisis de datos con Python


2. Fundamentos del lenguaje Python


3. Conceptos estadísticos para el análisis de datos


4. Análisis numérico con Numpy


5. Análisis de datos con pandas


6. Importación y exportación de datos con pandas


7. Proyecto data Science 1 – Análisis de datos con pandas


8. Visualización de datos en Python – Matplotlib


9. Visualización de datos en Python – Seaborn


10. Series temporales en Python


11. Proyecto data Science 2 – Análisis de datos con visualización


12. Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas