Python: de cero a analista de datos
Universidad Nacional Autónoma de México via Coursera Specialization
Overview
Class Central Tips
Python es el lenguaje de programación con mayor crecimiento y el más usado en proyectos de ciencia de datos, tanto por su gran comunidad como por su filosofía abierta. Aprender cómo instalar y configurar Python junto con la libreta de Jupyter teniendo en cuenta las buenas prácticas es imprescindible para el desarrollo de cualquier proyecto. Tener una metodología para poder llevar a cabo desde la extracción hasta la visualización de datos te permitirá desarrollar proyectos reproducibles y colaborativos. Aprender estrategias avanzadas para administrar tus proyectos, visualizar y transformar datos hará que tus proyectos sean escalables, reutilizables, colaborativos y por lo tanto, más efectivos. El programa está dividido en tres cursos. El primero cubre la instalación y preparación del entorno de trabajo, la sintaxis básica de Python y el uso de la libreta de Jupyter. El segundo curso se enfoca en la metodología de limpieza y visualización de datos, utilizando herramientas como Pandas, Matplotlib y NumPy. En el tercer curso, se profundiza en prácticas avanzadas de configuración de Python, transformación y visualización de datos, incluyendo librerías como Plotly, y nuevas herramientas como Quarto y Shiny. A lo largo de los tres cursos, se enfatizan las buenas prácticas y la presentación clara de proyectos, promoviendo la creación de proyectos reproducibles, colaborativos y escalables.
Syllabus
Course 1: Python: de cero a usuario
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. Aprenderás el lenguaje Python y las libretas de Jupyter en Windows, Linux y MacOS. ... Enroll for free.
Course 2: Python: de usuario a explorador de datos
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) ... Enroll for free.
Course 3: Python: de explorador de datos a analista
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. Al finalizar el curso "De explorador de datos a analista con Python", el estudiante ... Enroll for free.
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. Aprenderás el lenguaje Python y las libretas de Jupyter en Windows, Linux y MacOS. ... Enroll for free.
Course 2: Python: de usuario a explorador de datos
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) ... Enroll for free.
Course 3: Python: de explorador de datos a analista
- Offered by Universidad Nacional Autónoma de México. Al finalizar el curso "De explorador de datos a analista con Python", el estudiante ... Enroll for free.
Courses
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Aprenderás el lenguaje Python y las libretas de Jupyter en Windows, Linux y MacOS. Operarás la declaración de variables, estructuras de control y las funciones integradas en Python. Además manipularás la libreta de Jupyter y usará los magic commands. Tendrás acceso a la documentación y conocerás cómo realizar la instalación de paquetes para Python y usarás la libreta de Jupyter para resolver problemas sencillos.
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En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) de datos, así como la exploración de datos en la ciencia de datos. Aprenderás a trabajar con Pandas y dataframes, a leer archivos CSV y XLSX, y a comprender los conceptos de series temporales. Además, aprenderás la visualización de datos utilizando Matplotlib, creando gráficas individuales y personalizadas. También utilizarás NumPy y la manipulación de arrays, realizando las operaciones básicas y calculando gradientes. A lo largo del curso, desarrollarás buenas prácticas en el flujo de trabajo en ciencia de datos y en los conceptos avanzados como multi-índices en series temporales. Finalmente, sabrás como usar paquetes de manera local.
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Al finalizar el curso "De explorador de datos a analista con Python", el estudiante habrá desarrollado un conjunto integral de conocimientos, habilidades, actitudes y valores que le permitirán abordar y resolver problemas complejos en el ámbito del análisis ,visualización de datos y desarrollo de paquetes y scripts en Python, así como el uso de nuevas tecnologías en la ciencia de datos.
Taught by
Guillermo Barrios del Valle and Kevin Alquicira Hernandez