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Analizando datos con Python

En este curso aprenderás cómo analizar datos en Python usando matrices multidimensionales en numpy, a manipular DataFrames en pandas, a usar la biblioteca SciPy de rutinas matemáticas y a realizar aprendizaje automático usando scikit-learn.

Analizando datos con Python

Hay una sesión disponible:

Una vez finalizada la sesión del curso, será archivado.
Comienza el 23 sept
Termina el 10 dic
5 semanas estimadas
2–4 horas por semana
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Gratis
Cambio opcional de categoría disponible

Sobre este curso

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Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.

APRENDE A ANALIZAR DATOS CON PYTHON

Aprende a analizar datos usando Python en este curso introductorio. Pasarás de comprender los conceptos básicos de Python a explorar muchos tipos diferentes de datos a través de clases, laboratorios prácticos y tareas. ¡Aprenderás cómo preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos y más!

Premios

Analizando datos con Python

De un vistazo

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás

Cómo importar conjuntos de datos, limpiar y preparar datos para el análisis, resumir datos y construir canalizaciones de datos

Cómo utilizar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos

Cómo cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos con pandas, una biblioteca de código abierto

Cómo crear modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones con scikit-learn, otra biblioteca de código abierto

Incluye las siguientes partes:

Bibliotecas de análisis de datos: aprenderás a usar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos. Te presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos geniales. Luego, te presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y utilizaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones geniales.

Acerca de los instructores

¿Te interesa este curso para tu negocio o equipo?

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