Analizar datos sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y el rendimiento de los productos permite a las organizaciones optimizar sus estrategias, mejorar la eficiencia operativa y descubrir nuevas oportunidades de negocio.
Además, desempeña un papel crucial en áreas como la atención médica, la seguridad, el transporte y el medio ambiente, mejorando así la calidad de vida de las personas.
Con el crecimiento de la importancia de la ciencia de datos, la demanda de profesionales capacitados en esta disciplina ha aumentado significativamente.
Aprender ciencia de datos se ha vuelto una opción atractiva para quienes buscan desarrollar habilidades valoradas en el mercado laboral.
Los científicos de datos no solo necesitan conocimientos técnicos, sino también la capacidad de comunicar sus hallazgos de manera efectiva y colaborar con equipos multidisciplinarios para resolver problemas complejos.
Introducción a la Ciencia de Datos en Python
Introducción a la Ciencia de los Datos en Python es un curso ofrecido por la Universidad de Michigan a través de la plataforma Coursera.
Este curso gratuito está diseñado para estudiantes con un nivel intermedio de experiencia en programación y se imparte en inglés.
Tiene una duración aproximada de 34 horas, con un cronograma flexible que permite a los participantes aprender a su propio ritmo.
El curso se divide en cuatro módulos principales:
- Fundamentos de la Manipulación de Datos en Python
- Introducción al curso y a las Specializations.
- Uso de cuadernos Jupyter.
- Funciones, tipos y secuencias de Python.
- Manipulación de archivos CSV y fechas.
- Introducción a NumPy y expresiones regulares.
- Procesamiento Básico de Datos con Pandas
- Introducción a Pandas y estructuras de datos (Series y DataFrame).
- Indexación y manipulación de DataFrames.
- Manejo de valores perdidos.
- Más Procesamiento de Datos con Pandas
- Fusión de DataFrames.
- Agrupación y tablas dinámicas.
- Manipulación de fechas y horas.
- Responder con Datos Desordenados
- Técnicas estadísticas básicas (distribuciones, muestreo, pruebas t).
- Otros tipos de datos estructurados.
- Discusiones sobre la ciencia de datos y su impacto.
¿Qué Aprenderás?
- Técnicas de Programación: Uso de lambdas, manipulación de archivos CSV.
- Biblioteca Pandas: Limpieza y procesamiento de datos, estructuras DataFrame.
- Análisis de Datos: Técnicas estadísticas como distribuciones y pruebas t.
- Herramientas Avanzadas: Uso de NumPy y Jupyter Notebooks.
Registro en el Curso
Para inscribirte en el curso, sigue estos pasos:
- Visita este enlace.
- Selecciona la opción de auditar curso.
- Comienza tu aprendizaje a tu propio ritmo.
