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NumPy: análisis numérico eficiente con Python
Es parte de los cursos de Data Science en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprenda a leer y escribir datos usando Numpy
- Crear y manipular matrices multidimensionales.
- Aprenda a generar números aleatorios con la biblioteca Numpy
- Descubre cómo utilizar Seeds para trabajar con la aleatoriedad
- Calcular la regresión lineal con Numpy
- Explora funciones de agregación en Numpy
Público Objetivo
Estudiantes de ciencia de datos que quieran aprender sobre Numpy.
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Última actualización
11/20/2025
¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
39
Actividades
96
Minutos de video
4876
Alumnos en este curso
9.4
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Conociendo Numpy
- Desafío propuesto
- Cargando los datos
- Dimensiones de los arrays
2. Exploración de datos
- Visualización y selección
- Comparación entre arrays
- Tratamiento de Nan
3. Operaciones entre arrays
- Diferencia entre arrays
- Regresión lineal
- Aplicación de la regresión
4. Números aleatorios
- Generando números aleatorios
- Reproductibilidad
- Exportacion
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