Cómo Analizar Datos: Primeros Pasos
40 horas
$70,000
Python para Data Science
César Hormazabal
Senior Manager, IA & Data
¡Descubre el mundo de la ciencia de datos con Python para Data Science! Este curso te proporcionará las habilidades esenciales para convertirte en un profesional del análisis de datos. Aprenderás a dominar Python, una de las herramientas más utilizadas en este campo, explorando desde la manipulación y limpieza de datos hasta la creación de modelos predictivos y visualización efectiva. A lo largo del curso, trabajarás con diversos datasets, enfrentando desafíos prácticos que te prepararán para aplicar tus conocimientos en situaciones del mundo real. Si buscas desarrollar tu creatividad, tu capacidad analítica y explorar nuevas oportunidades en el ámbito de la tecnología y los datos, ¡este curso es para ti!
$70,000
Descripción
El curso Python para Data Science permitirá a los estudiantes adquirir las habilidades esenciales para convertirse en un Data Scientist profesional. A lo largo del curso, aprenderán a dominar Python, una de las herramientas más utilizadas en el análisis y procesamiento de datos. Desde la manipulación y limpieza de datos hasta la creación de modelos predictivos avanzados, el curso cubre todas las etapas del flujo de trabajo en ciencia de datos. Los participantes desarrollarán proyectos prácticos con datasets reales, aplicando técnicas de machine learning y visualización de datos, lo que les permitirá obtener una comprensión profunda y aplicada del análisis de datos.
Créditos no homologables para carreras:
- INGENIERÍA COMERCIAL
- GLOBAL BUSINESS ADMINISTRATION
- NEGOCIOS Y CIENCIA DE DATOS
- INGENIERÍA CIVIL EN INFORMÁTICA E INNOVACIÓN TECNOLÓGICA
- INGENIERÍA CIVIL EN INFORMÁTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- CIENCIA POLÍTICA Y POLÍTICAS PÚBLICAS
Nota: Para homologar tus CELE debes registrarte con tu correo UDD. Luego de haber aprobado la certificación de manera presencial, se homologarán tus créditos automáticamente.
Datos y Analítica
- 5 semanas
- 40 horas
-
Certificación Online
Lo que aprenderás con este curso
Inmersión al curso
Contenido
- Presentación del curso.
- Presentación de buenas prácticas y disciplina para el estudio online autónomo.
- Video presentación características de la plataforma.
- Presentación proceso de evaluación.
- Respuesta a dudas o consultas.
Fundamentos de Python para Ciencia de Datos
Contenido
- Introducción a Python y librerías clave (numpy, pandas, matplotlib).
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Tipos de datos y operaciones básicas.
- Funciones, estructuras de control y manejo de archivos.
- Acceso a datos desde APIs y archivos.
Manipulación y Limpieza de Datos
Contenido
- Introducción a numpy y pandas para manipulación de datos.
- Limpieza de datos: valores faltantes, duplicados, outliers.
- Transformación de datos y exploración visual.
Análisis Estadístico y Fundamentos de Machine Learning
Contenido
- Fundamentos de estadística descriptiva.
- Introducción a Machine Learning supervisado.
- Regresión lineal y modelos de clasificación.
Machine Learning Avanzado
Contenido
- Preprocesamiento avanzado: estandarización y codificación de datos.
- Árboles de decisión y Random Forest.
- Redes neuronales básicas y optimización de modelos.
Demostración de Proyecto Completo en Ciencia de Datos
Contenido
- Estructuración de Proyectos: Organización del flujo de trabajo y buenas prácticas de documentación y control de versiones.
- Análisis Exploratorio: Exploración de datos reales para identificar patrones y tendencias clave.
- Preprocesamiento de Datos: Limpieza y transformación de datos para su uso en modelos predictivos.
- Desarrollo de Modelos: Implementación de modelos de machine learning y evaluación de su rendimiento.
- Visualización y Comunicación: Creación de visualizaciones y discusión de resultados y conclusiones.
Cierre del curso y Certificación de la habilidad
Contenido
- Repaso general del contenido.
- Evaluación de prueba.
- Certificación.
Certificación
Una vez hayas completado el curso, recibirás una prueba de certificación para la obtención de tu insignia digital la cual acredita el dominio de las habilidades definidas en este curso. Nuestras insignias digitales cuentan con tecnología blockchain la cual hace que sea segura, auténtica, verificable y fácil de compartir en tu red (accede, por ejemplo en LinkedIn).
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