Curso python para data science y big data esencial

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Dominio del análisis de big data

El Bootcamp de Análisis de Datos en R enseña conocimientos básicos de R (Módulo 1), conocimientos prácticos de análisis descriptivo de datos, inferencia estadística y modelización en R (Módulo 2), así como conocimientos avanzados para el uso eficiente de R (Módulo 3). Descripción de los módulos:Módulo 1: Curso acelerado de R (07.03.2022)Módulo 2: Análisis práctico de datos en R (08.03. – 09.03.2022)Módulo 3: Procesamiento eficiente de datos y programación en R (10.03. – 11.03.2022)

El Bootcamp de Aprendizaje Automático en R enseña métodos y conceptos elementales para la adaptación y optimización de modelos predictivos desde el campo del modelado predictivo y el aprendizaje automático supervisado (Módulo 1), para encontrar estructuras en los datos desde el campo del aprendizaje automático no supervisado (Módulo 2), así como conocimientos prácticos sobre el aprendizaje automático interpretable (Módulo 3) en módulos reservables individualmente. Descripción del módulo:Módulo 1: Aprendizaje automático supervisado en R (14.03. – 16.03.2022)Módulo 2: Aprendizaje no supervisado en R (17.03.2022)Módulo 3: Aprendizaje automático interpretable en R (18.03.2022)

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Nuestro curso de Data Science en Berlín te lleva de entusiasta de los datos a científico de datos en 9 semanas. Serás capaz de analizar datos para tomar decisiones, implementar modelos de IA y Machine Learning y construir una aplicación de datos práctica lista para el despliegue en el mundo real. Entra en el mundo de la Ciencia de Datos como Analista de Datos, Ingeniero de Datos o Científico de Datos, mejora tus estudios académicos, resuelve problemas globales o avanza en tu carrera con nuestros más de 600 socios de contratación global en industrias como el marketing, las finanzas y el comercio con un conjunto de habilidades de datos único.

Aprenda a formular una buena pregunta y a responderla construyendo la consulta SQL adecuada. Este módulo cubrirá la arquitectura de esquemas y luego se sumergirá en la manipulación avanzada de SELECT para extraer información útil de una base de datos independiente o utilizando un software de cliente SQL como DBeaver.

Haga que sus análisis de datos sean más visuales y comprensibles incluyendo visualizaciones de datos en su Notebook. Aprenda a trazar sus tramas de datos utilizando bibliotecas de Python como matplotlib y seaborn y transforme sus datos en información procesable.

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El mayor error que puedes cometer al aprender Python para la ciencia de los datos es aprender a programar en Python en cursos destinados a programadores. Evita este error y aprende Python de la manera correcta siguiendo este enfoque.

La mayoría de los aspirantes a científicos de datos comienzan a aprender Python tomando cursos de programación destinados a los desarrolladores. También empiezan a resolver acertijos de programación en Python en sitios web como LeetCode con la suposición de que tienen que ser buenos en los conceptos de programación antes de empezar a analizar los datos con Python.

Esto es un gran error porque los científicos de datos utilizan Python para recuperar, limpiar, visualizar y construir modelos; y no para desarrollar aplicaciones de software. Por lo tanto, tienes que centrar la mayor parte de tu tiempo en aprender los módulos y bibliotecas de Python para realizar estas tareas.

La forma más sencilla de instalar Jupyter Notebook en tu ordenador es instalando Anaconda. Anaconda es la distribución de Python más utilizada para la ciencia de datos y viene precargada con todas las bibliotecas más populares.

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Leer másContáctenosCiencia de Datos con Python Plan de estudiosEligibilidadLa demanda de profesionales de la programación de Ciencia de Datos con Python ha aumentado, lo que hace que este curso sea adecuado para los participantes de todos los niveles de experiencia. Este curso de Ciencia de Datos con Python es beneficioso para los profesionales de la analítica dispuestos a trabajar con Python, los profesionales de Software y TI interesados en el campo de la analítica, y cualquier persona con un interés genuino en la Ciencia de Datos.

Leer másRequisitosPara entender mejor el curso de Ciencia de Datos con Python, se recomienda comenzar con los cursos que incluyen, Introducción a la Ciencia de Datos en Python, Refresco de Matemáticas, Ciencia de Datos en la Vida Real, y Fundamentos de Estadística para la Ciencia de Datos. Estos cursos se ofrecen como compañeros gratuitos con esta formación.

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