Intro Python for Data Science

 

Al final del programa aplica a devnow un servicio de B.AI que te permite trabajar en proyectos reales y obtener ingresos.

Inicio

Lunes 28 de Septiembre

Tiempo estimado

30 Hora
Mex-Per-Col-Ec

Modalidad

Online
En vivo

Estructurado para adaptarse a su vida, garantizado para conseguirle un trabajo

Al final del programa aplica a devnow un servicio de Bootcamp AI que te permite trabajar en proyectos reales y obtener ingresos.

Apoyo profesional

Reúnase semanalmente con su mentor y resuelva las preguntas que pueda tener.

Proyectos finales

Aprenda construyendo proyectos del mundo real y desarrollando una cartera de ciencia de datos.

Apoyo profesional

Aplica a devnow.org un servicio de Bootcamp AI para que puedas obtener un trabajo.

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Programa

Python es uno de los lenguajes de programación más demandados en la industria del software y es uno de los lenguajes más utilizados, desde IOT, Cloud a Inteligencia Artificial.

Podrás encontrar respuestas dentro de grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de Python para importar datos, explorarlos, analizarlos, aprender de ellos, visualizarlos y, en última instancia, generar informes fácilmente compartibles.

Lo que aprenderás

La Ciencia de Datos es una combinación multidisciplinaria de inferencia de datos (Inference Data), desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticamente complejos. En esta introducción conocerás cuales son los skills necesarios: matemática, estadística, los algoritmos más utilizados.

Cual es el proceso de desarrollo de Data Science. Adquirir – Preparar – Analizar – Reporte de Insights.

Quiz 1

Comenzaremos sumergiéndonos en los conceptos básicos de escribir un programa de computadora. En el camino, obtendrá experiencia práctica con conceptos de programación a través de ejercicios interactivos y ejemplos del mundo real. Comenzará a ver rápidamente cómo las computadoras pueden realizar una multitud de tareas: solo tiene que escribir un código que les diga qué hacer.
POO, Syntaxis, Loops, Strings, Lists y Dictionaries.

Quiz 2

Jupyter Notebook Como una aplicación web en la que puede crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto, Júpiter Notebook es una de las herramientas ideales para ayudarlo a adquirir las habilidades de ciencia de datos que necesita.

NumPy es una biblioteca para el lenguaje de programación de Python, que agrega soporte para matrices y matrices multidimensionales grandes, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar en estas matrices.

Quiz 2

 

Los científicos de datos dedican mucho tiempo a la disputa de datos (es decir, adquirir datos sin procesar, limpiarlos y ponerlos en un formato que permita su análisis), generalmente con la ayuda de herramientas semiautomatizadas. En esta unidad, aprenderá las herramientas y flujos de trabajo más comunes en Python que hacen que esta tarea normalmente sea fácil.

Pandas es una biblioteca de software escrita para el lenguaje de programación Python para la manipulación y análisis de datos. En particular, ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series de tiempo.

Pandas 1, Pandas 2

La ciencia de datos no se trata solo de las matemáticas, los algoritmos y el análisis. También se trata de contar una buena historia. En la vida real, los científicos de datos no trabajan en el vacío: siempre hay un cliente, interno o externo, que espera los resultados de su trabajo.

En este módulo aprenderas Matplotlib es una biblioteca de trazado para el lenguaje de programación Python y su extensión matemática numérica NumPy.

Matplotlib, seaborn y otras librerías

Machine Learning combina aspectos de la informática y las estadísticas para extraer ideas y predicciones útiles de los datos. Es lo que nos permite hacer predicciones y recomendaciones útiles, o encontrar automáticamente grupos y categorías dentro de conjuntos de datos complejos. En esta unidad, aprenderá los principales algoritmos de aprendizaje automático (supervisados ​​y no supervisados).

Conocerás cuales son los algoritmos más utilizados en ML y cuando utilizarlos.
Clasificación
Clustering
Regresión
Random Forest

Completará con un proyecto final centrado en escenarios realistas de ciencia de datos que puede mostrar a futuros empleadores.

Todos nuestros programas incluyen

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Proyectos del mundo real

Con proyectos del mundo real y contenido inmersivo creado en asociación con empresas de primer nivel, dominará las habilidades tecnológicas que las empresas desean.

Soporte de mentores

Nuestros mentores expertos guían su aprendizaje y se centran en responder sus preguntas, motivarlo y mantenerlo encaminado.

Mejora tu perfil profesional

Te ayudamos en tu desarrollo profesional, consejos de preparación para entrevistas y reseñas de currículums.

Programa de aprendizaje flexible

Obtenga un plan de aprendizaje personalizado diseñado para adaptarse a su ajetreada vida


Cree un proyecto realista y completa

Proyectos diseñados para reforzar conceptos técnicos específicos
 

Mientras trabaja en los proyectos

  • Recopile, discuta y explore datos relevantes para el proyecto
  • Cree un prototipo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo
  • Escala tu prototipo
  • Diseñe soluciones de implementación e implemente su aplicación en producción

Fundación de
Wall

Experiencia de aprendizaje de Bootcamp AI

Obtenga habilidades reales para trabajar

Al final del programa aplica a devnow un servicio que te conecta con empresas y proyectos reales para ayudarte en tu desarrollo profesional.

Fecha de inicio del curso

Lunes 28 de Septiembre

Horas previstas

30h

Mentoras de Bootcamp AI

Andrea Escobar

Mentora de Bootcamp AI
Senior Data ScienceDiners Club 

|Data Analysis| Machine Learning | Deep Learning |  Artificial Intelligence

Certificado de Participación

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Porque tuvo un dominio completo del material impartido, solvento cada duda presentada entre los participantes y creo un ambiente bastante agradable, lo que genero interés y motivo a seguir creciendo en este mundo de la Inteligencia Artificial

Jorge Andrés Bustamante
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Bien complementado, con temas fundamentales y bastante practico.

MOLINA STEFAN JOSUETH
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Temas precisos para mantener al estudiante atento y con curiosidad de aprender más

Lucía Flor Loor
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Creo que tiene profesores calificados y los temas en los cursos son súper buenos

Melani Stefania Ruales
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Se abordaron temas muy buenos e interesantes

Xavier Ortiz
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Porque creo que los temas abordados fueron los adecuados para darnos el conocimiento necesario

Cristina Acosta