Aprenda a analizar datos con Python. Este curso lo llevará desde los conceptos básicos de Python hasta la exploración de muchos tipos diferentes de datos. Aprenderá a preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos, ¡y más!
Tópicos cubiertos:
1) Importación de conjuntos de datos
2) Limpiar los datos
3) manipulación del marco de datos
4) Resumen de los datos
5) Creación de modelos de regresión de aprendizaje automático
6) Construcción de canalizaciones de datos
El análisis de datos con Python se entregará a través de conferencias, laboratorio y asignaciones. Incluye las siguientes partes:
Bibliotecas de análisis de datos: aprenderá a usar las bibliotecas Pandas, Numpy y Scipy para trabajar con un conjunto de datos de muestra. Le presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos interesantes. Luego, le presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y usaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones interesantes.
Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.
OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.
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1) Importación de conjuntos de datos
2) Limpiar los datos
3) manipulación del marco de datos
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5) Creación de modelos de regresión de aprendizaje automático
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Bibliotecas de análisis de datos: aprenderá a usar las bibliotecas Pandas, Numpy y Scipy para trabajar con un conjunto de datos de muestra. Le presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos interesantes. Luego, le presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y usaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones interesantes.
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