Descripción
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Tipología
Taller intensivo
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Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
En línea
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Horas lectivas
30h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Prácticas en empresa
Sí
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Campus virtual
Sí
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Envío de materiales didácticos
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutorías personalizadas
Sí
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Clases virtuales
Sí
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Python para ciencia de datos te proporcionara todas las herramientas necesarias para llevar a cabo un proceso de manera efectiva con bibliotecas dedicadas para cada paso.
Adquiere las herramientas necesarias para realizar una variedad de funciones poderosas.
-En nuestro curso aprenderás a dominar la implementación de Python en el área de ciencias de datos.
-Manejaras una paquetería de ciencia de datos Pandas, Tensor Flow, etc.
-Desarrollaras un pensamiento lógico y de negocio.
Precisiones importantes
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Sedes y fechas disponibles
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Acerca de este curso
• Dominarás la implementación de Python en el área de ciencias de datos.
• Conocerás los ambientes más novedosos de Python en el área.
• Desarrollarás modelos óptimos basados en casos de negocio reales.
A estudiantes y desarrolladores en el campo de T.I. o personas interesadas en el campo de la programación, ya que contamos con cursos desde nivel básico
• Programación en Python (ambientes, lenguaje y POO).
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• Conocimientos base en matemáticas y estadística.
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Obtendrás las herramientas necesarias para desarrollarte rápidamente en la industria del desarrollo de software.
Además al finalizar nuestro curso se te otorga un Diploma donde se mencionan los temas aprendidos durante el mismo con valor curricular.
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Opiniones
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Angeles Reyes
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses
Este centro lleva 11 años en Emagister.
Materias
- Técnicas de implementación
- Modelado: Matemáticas y algoritmos
- Formas de visualización
- Comunicación y presentación
- Herramientas de BI
- Tratamiento de la información
- Data Warehouse y Big Data
- . Implementado un modelo propio
- Algoritmos más utilizados
- OLTP vs OLAP
- Teoría general de manejo de la información
- Configuración del ambiente de desarrollo
- Configuración de Python
- Visualización
- Herramientas
- Mecanismos de limpieza
Profesores
Aarón Araujo
Instructor
Programa académico
Fuentes de información
1.1. Teoría general de manejo de la
información.
1.2. Archivos planos en formato CSV y
otras fuentes no especificadas (Data
Streaming).
1.3. Bases de datos relacionales y
documentales (Estructura de datos).
1.4. Data Warehouse y Big Data.
1.5. OLTP vs OLAP
1.6. Tratamiento de la información.
1.7. Mecanismos de limpieza.
2. Configuración del ambiente de desarrollo.
2.1. Configuración de Python y sus
correspondientes paquetes.
2.2. Notebooks, su uso e implementación.
2.3. IDE´s dedicados a ciencia de datos.
3. Modelado: Matemáticas y algoritmos
3.1. Conceptos de estadística.
3.2. Algoritmos más utilizados.
3.3. Implementado un modelo propio.
4. Visualización
4.1. Formas de visualización.
4.2. Campos de acción de acuerdo con resultados.
4.3. Herramientas de BI.
5. Comunicación y presentación
5.1. Presentación de un proyecto a un equipo
multidisciplinario.
5.2. Técnicas de implementación
Información adicional
Manejar paquetería de ciencia de datos Pandas, Tensorflow, etc. Configurar un ambiente optimo para ejecución de modelos.
Desarrollan un pensamiento lógico y de negocio. Interacción con grandes servicios: AWS y Google Cloud. Seguir metodología Serverless.
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Ciencia de Datos con Python