Aprende sobre ciencia de datos con este curso GRATUITO y en línea de la Universidad de Michigan
Aprender las bases de varias aéreas de la tecnología actual nos abre un mundo lleno de oportunidades, el cual exige que se tenga el conocimiento para que puedas ser parte del gran cambio digital que está aconteciendo. Una de esas áreas que se están expandiendo de manera acelerada es la ciencia de datos, una ciencia que se ha vuelto fundamental en la actualidad, ya que combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos.
En este caso, Python es una muy eficiente para trabajar una gran cantidad de volúmenes de datos, volviéndose así ideal para manejar la gran mayoría de los datos de una empresa. Python, debido a que cuenta con la característica de ser multiplataforma, es que nos favorece en la extracción de datos y procesamiento de los mismos, no por nada, este programa es uno de los favoritos de Big Data.
Pero para poder llegar a manejarlo lo mejor que se pueda, es necesario comprender sus bases, sus pilares, cómo es que funciona y para que funcione, saber las herramientas que nos ofrece y aprender a usarlas. Esto se puede lograr con el curso correcto y se llama Introducción a la ciencia de los datos en Python.
Un curso ideal que te enseña muy bien las bases de la ciencia de datos en Python, ya que te introduce a las técnicas de manipulación y limpieza de datos haciendo uso de la famosa biblioteca de datos de Pandas de Python, este curso es impartido por la Universidad de Michigan, algo que le da un mayor respaldo. A continuación, te presentamos cuáles son los temas que verás en este curso.
Introducción a la ciencia de los datos en Python
| Módulo 1: Fundamentos de la manipulación de datos Python
> Temario:
° Introducción a las Specializations
° Introducción al curso
° El sistema de cuadernos de Jupyter de Coursera
° Funciones de Python
° Tipos y secuencias de Python
° Python más sobre cadenas
° Demostración de Python: lectura y escritura de archivos CSV
° Fechas y horarios de Python
° Objetos avanzados de Python, (map)
° Lambda y compresiones de lista avanzada de Python
° Biblioteca numérica de Python (NumPy)
° Manipulación de texto con expresiones regulares
Tu primer módulo tiene una duración total de 13 horas para que lo puedas finalizar. Aquí se te dará una introducción sobre el campo de datos, conocerás funcionalidades y características muy comunes de Python.
| Módulo 2: Procesamiento básico de datos con Pandas
> Temario:
° Introducción a los pandas
° La estructura de datos de la serie
° Consulta de una serie
° Estructura de datos DataFrame
° Indexación de marcos de datos
° Valores perdidos
° Ejemplo; manipulación de DataFrame
Con respecto a tu segundo módulo, tiene una duración de 6 horas para finalizarlo. Aquí se busca que aprendas los fundamentos de los conjuntos de herramientas más importantes, que tiene Python con respecto a la limpieza y procesamiento de datos: pandas. También podrás aprender a leer datos en estructuras DataFrame.
| Módulo 3: Más Procesamiento de datos con Pandas
> Temario:
° Fusión de marcos de datos
° Pandas modismos
° Grupo por
° Escalas
° Tabla dinámica
° Funcionalidad fecha/hora
Ya en tu tercer módulo, que dura 7 horas para finalizarlo, obtendrás el conocimiento de la biblioteca de pandas de Python aprendiendo a fusionar DataFrames, hacer tablas de resumen, agrupar piezas lógicas y manipular fechas. Es importante que te enfoques en este módulo también, ya que al final del mismo, se te asignará una tarea de programación importante.
| Módulo 4: Responder con datos desordenados
> Temario:
° Pruebas estadísticas básicas
° Otras formas de datos estructurados
Felicidades, has llegado a tu último módulo, el cual tiene una duración de 6 horas para finalizar. En este módulo presentarás dos técnicas estadísticas como las distribuciones, el muestreo y las pruebas t. Para concluir este módulo, lo harás por medio de dos debates sobre la ciencia y el auge del cuarto paradigma: el descubrimiento impulsado por los datos.
Como puedes notar, es un curso que va de lleno a enseñarte lo básico acerca de la ciencia de datos en Python. Por lo que te recomendamos que lo intentes y empieces una nueva etapa en tu vida, puedes hacerlo dando clic aquí.