Ciencia de Datos con Python

Propósito del Curso

Manejo y uso de Python como herramienta para la solución de problemas en Ciencia de Datos tales como:

• Fundamentos de programación con Python
• Extracción, transformación y carga de datos.
• Análisis estadístico descriptivo de los datos.
• Visualización de datos.
• Modelamiento y evaluación de sistemas de aprendizaje de máquina supervisados y no supervisados.

Contenido

• 1. Python

  Introducción al Lenguaje Python

• 2. Numpy

  Libreria de Algebra Lineal (Vectores y Matrices)

• 3. Pandas

  Librería de Manipulación y análisis de datos estructurados

• 4. Polars

  Nueva Librería de Manipulación y análisis de datos estructurados

• 5. Visualizacion

  Librerias de visualizacion (matplotlib, plotly, seaborn)

• 6. Machine Learning

  Libreria de machine Learning que incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos, ademas de herramientas para seleccion, evaluacion de modelos.

• 7. Regresion

  Ejemplo Regresion con Python

• 8. Clasificacion

  Ejemplo Regresion con Python

• 9. Clustering

  Ejemplo Clustering con Python

Ejercicios

Los ejercicios del curso se realizaran en Google Colab.

• Ejercicios Python - click para abrir en colab

  • Solución Ejercicios Python

• Ejercicios Numpy - click para abrir en Colab

  • Solución Ejercicios Numpy

• Ejercicios Pandas - click para abrir en Colab

  • Solución Ejercicios Pandas

• Ejercicios Visualización - click para abrir en Colab

Docente

Jose R. Zapata

Github Pro como estudiante

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