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Profe fiable: Descripción del curso: Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito. Objetivos del Curso: Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos. Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R. Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático. Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias. Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo. Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida. Público objetivo: Aspirantes a científicos y analistas de datos. Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos. Estudiantes universitarios en campos STEM. Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial. Requisitos previos: Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R). Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas. Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.
Estadísticas · Base de datos
Profe fiable: ¡Bienvenido a los conceptos básicos de Data Science con Python aplicado a casos reales! En este curso, cubriremos los conceptos y técnicas fundamentales de la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación Python. El curso comenzará con una descripción general de los conceptos clave en la ciencia de datos, incluidos los tipos de datos, las estructuras de datos y el análisis estadístico. Luego pasaremos a cubrir los conceptos básicos de la programación de Python, incluidas variables, tipos de datos, bucles, funciones y clases. Una vez que hayamos cubierto los fundamentos de la programación de Python, nos sumergiremos en el mundo del análisis y la manipulación de datos con la biblioteca Pandas. Aprenderá cómo importar, limpiar y transformar datos usando Pandas y cómo realizar análisis estadísticos básicos de datos. A continuación, exploraremos la visualización de datos con las bibliotecas Matplotlib y Seaborn. Aprenderá a crear diferentes tipos de diagramas y gráficos para visualizar datos y obtener información a partir de ellos. En la segunda mitad del curso, aplicaremos lo que hemos aprendido a problemas de ciencia de datos del mundo real. Trabajará en proyectos que impliquen la limpieza y el análisis de conjuntos de datos reales, como datos de censos, datos financieros o datos climáticos. A lo largo del curso, tendrá acceso a una variedad de recursos, que incluyen conferencias, lecturas, ejercicios y cuestionarios. También tendrá la oportunidad de colaborar con otros estudiantes y recibir comentarios de sus instructores. Al final de este curso, tendrá una sólida comprensión de los conceptos básicos de la ciencia de datos con Python y cómo aplicarlo a problemas del mundo real. Podrá usar Python para realizar análisis de datos, crear visualizaciones y extraer información de los datos.
Python · Base de datos · Informática
Objetivo: Este curso tiene como objetivo proporcionar a los participantes los conocimientos fundamentales necesarios para utilizar Microsoft Excel de manera efectiva, especialmente diseñado para aquellos que están dando sus primeros pasos en el mundo de las hojas de cálculo. Contenido del curso: 1. Introducción a Excel: Familiarización con la interfaz de usuario. Navegación básica por las hojas de trabajo y libros. 2. Fundamentos de las Celdas y Rangos: Entender la estructura de las celdas y cómo se organizan en filas y columnas. Selección y formato de celdas. 3. Ingreso y Edición de Datos: Métodos eficientes para ingresar datos. Técnicas de edición y corrección. 4. Fórmulas y funciones básicas: Creación de fórmulas simples para realizar cálculos. Uso de funciones básicas (SUMA, PROMEDIO, MÁXIMO, MÍNIMO, etc.). 5. Formato de Hojas de Cálculo: Aplicación de estilos, colores y fuentes. Ajuste de columnas y filas. 6. Gestión de Hojas de Trabajo: Adición, eliminación y renombrado de hojas. Organización de datos en Múltiples hojas de trabajo. 7. Gráficos Básicos: Creación de gráficos simples para visualizar datos. Personalización de gráficos para mejorar la presentación. 8. Filtros y Ordenación: Uso de filtros para analizar datos específicos. Ordenación de datos alfabéticamente y numéricamente. 9. Introducción a Tablas Dinámicas: Conceptos básicos de tablas dinámicas para resumir y analizar grandes conjuntos de datos. 10. Errores Comunes y Soluciones: Identificación y solución de errores comunes al trabajar con Excel. Metodología: Este curso combina teoría con práctica, permitiendo a los participantes aplicar lo aprendido a través de ejercicios prácticos y proyectos. Se fomenta la participación activa y se brinda asistencia personalizada para abordar preguntas y desafíos específicos.
Microsoft excel · Base de datos · Análisis numérico
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