Curso Introductorio Data Science

Curso introductorio impartido por Ignacio Anguita, Lead Quantitative / Data Science at PentaQuark ¿Tienes la curiosidad de aprender a programar? ¿Has oído en las noticias el auge del Machine Learning en todos los ámbitos? En este curso online crearás un pequeño proyecto centrado en desarrollar tus habilidades como Data Scientist.

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Curso introductorio impartido por Ignacio Anguita, Lead Quantitative / Data Science at PentaQuark

¿Tienes la curiosidad de aprender a programar? ¿Has oído en las noticias el auge del Machine Learning en todos los ámbitos?

En este curso online crearás un pequeño proyecto centrado en desarrollar tus habilidades como Data Scientist. Éste está dividido en 4 módulos en los que tocarás los 4 principales vértices de las tecnologías más demandadas en el mercado: programación con Python, Análisis y Minado de datos, programación de DashBoards en interfaces gráficas y desarrollo de modelos de Machine Learning.

En el primer módulo aprenderás a programar en Python, uno de los principales lenguajes de programación actuales, adquiriendo la capacidad de desarrollar tus primeros scripts.

A continuación usarás Python con Pandas (la herramienta más utilizada para el tratamiento de datos en Python) para analizar un conjunto de datos que seguro te sonará: los pasajeros de Titanic.

En el siguiente módulo crearás una interfaz gráfica con PowerBI que muestre gráficos acerca de qué tipo de pasajeros viajaban en el Titanic y cuales sobrevivieron.

Finalmente, en el último módulo desarrollarás un modelo de inteligencia artificial que prediga quién tiene más posibilidades de sobrevivir al Titanic, basándote en el género, la edad y el ticket.

¿Te interesa profundizar más sobre ciencia de datos? Entonces nuestro Máster de Data Science es para tí.

1. Introducción al Python

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1.1 Qué es Python
2
1.2 Herramientas
3
1.3 Variables
4
1.4 Operadores
5
1.5 Condicionales
6
1.6 Funciones

2. Introducción a la librería Pandas

1
2.1 Introducción
2
2.2 Dataframe e importación de datos
3
2.3 Atributos de un Dataframe
4
2.4 Renombrar y acceder a un Dataframe
5
2.5 Opciones para columnas
6
2.6 Análisis descriptivo
7
2.7 Filtrado de filas
8
2.8 Ordenar, agrupar y limpiar un Dataframe

3. Visualización con Power BI

1
3.1 Qué son los dashboards
2
3.2 Qué es Power BI
3
3.3 Instalando Power BI
4
3.4 Práctica 1
5
3.4 Práctica 2

4. Machine Learning con Python

1
4.1 Que es el Machine Learning
2
4.2 Tipologías de problemas
3
4.3 Problemas de clasificación
4
4.4 Problemas de regresión
5
4.5 Práctica 1

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