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Formación Python para Data Science

Aprenda Python enfocado en Ciencia de Datos

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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Esta capacitación se encuentra en prelanzamiento. ¿Que quiere decir eso? Una alineación previa al lanzamiento indica que el equipo está trabajando en ello ahora mismo.

Ya puedes realizar los primeros cursos de esta formación. Se seguirá creando a partir de sus comentarios al final de los cursos y en nuestro Discord.

Python para Data Science

Con el avance de la tecnología, la cantidad de datos disponibles tuvo una explosión exponencial. Es así que el área de Ciencia de Datos ganó relevancia para auxiliar empresas y profesionales que necesitan realizar análisis avanzados para tomar mejores decisiones. En la actualidad la principal herramienta utilizada por científicos de datos en todo el mundo es el lenguaje Python, con su simplicidad, versatilidad y crecimiento en diversos segmentos, Python se ha consolidado como una de los principales lenguajes de programación en la actualidad.

La formación en Python para Data Science de Alura es una guía de estudios con los pasos necesarios para aquellos que desean aprender sobre una de las áreas con más demanda de profesionales en los últimos años

¿Por qué aprender Python?

El lenguaje Python está entre los 5 lenguajes más populares en el mundo, según una encuesta de RedMonk. Esa popularidad se debe principalmente por su característica de exigir pocas líneas de código y permitir una lectura fácil. También es importante destacar su hegemonía cuando el asunto se trata de Ciencia de Datos. En el diverso y extenso mundo de datos , Python se destaca por sus populares bibliotecas con aplicaciones diversas como ser: análisis de datos, computación gráfica, procesamiento de Big Data, computación científica y técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

¿Qué es lo que vas aprender en esta formación?

En la Formación Python para Data Science de Alura, conocerás Python, el lenguaje más popular en Data Science, explorando las bibliotecas más utilizadas en Ciencia de Dados, como Pandas y Numpy. Aprenderás sobre la colecta, preparación y exploración de datos con Pandas en proyectos de diversos temas.

Si quieres trabajar en Data Science, esta formación te preparará para entrar en el mercado y dar tus primeros pasos en la profesión.

¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!

Conoce los planes

Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

  • Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Alejandro Gamarra

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

Esta capacitación se encuentra en prelanzamiento. ¿Que quiere decir eso? Una alineación previa al lanzamiento indica que el equipo está trabajando en ello ahora mismo.

Al mismo tiempo ya puedes tomar los primeros cursos y contenidos. Se creará a partir de sus comentarios al final de los cursos y en nuestro Discord.

Paso a paso

  1. 1 Primeros pasos

    En este primer momento, iniciarás tu viaje aprendiendo el lenguaje de programación Python con un enfoque en Ciencia de Datos.

    Aprenderás y ejecutarás conceptos, técnicas y herramientas importantes para desarrollarte en el lenguaje, al mismo tiempo que aplicarás lo aprendido en proyectos y situaciones problemáticas.

    Exploraremos los conceptos básicos del lenguaje Python, como el uso de variables, estructuras condicionales y de repetición, y también estructuras de datos simples, como listas y diccionarios, utilizando Jupyter Notebook a través de la herramienta Google Colab.

    Aprenderemos qué son las bibliotecas en Python y cómo utilizarlas en nuestros proyectos, cómo crear e interpretar funciones, cómo trabajar con estructuras de datos compuestas y cómo manejar errores y excepciones que ocurran en nuestros códigos.

  2. 2 Manipulación y análisis con NumPy y Pandas

    En esta etapa, aprenderás sobre la biblioteca NumPy para trabajar con la manipulación de arrays, que permiten almacenar y realizar operaciones con datos. La biblioteca NumPy ofrece una amplia variedad de operaciones en arrays, incluyendo cálculos matemáticos, operaciones estadísticas básicas, clasificación, selección y mucho más.

    También darás tus primeros pasos con Pandas, una de las principales bibliotecas en Python para la manipulación y análisis de datos en proyectos de Ciencia de Datos. En esta parte de la formación, iniciaremos nuestra jornada con la biblioteca Pandas, aplicando sus recursos básicos en un proyecto de ciencia de datos. A continuación, veremos cómo importar datos de diversos tipos de archivos como CSV, Excel, JSON y hasta páginas web y transformarlos en estructuras de datos conocidas como DataFrames. Estas estructuras permiten la realización de diversas operaciones con datos, como filtración, ordenación, agregación, entre otras.

    • Curso NumPy: análisis numérico eficiente con Python

      08h
    • Faça esse curso e:
      • 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 semillas para trabajar con la aleatoriedad
      • Calcular la regresión lineal con Numpy
      • Explora funciones de agregación en Numpy
    • Curso Pandas: conociendo la biblioteca

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Utiliza los principales recursos de la biblioteca Pandas para desarrollar un proyecto
      • Realiza análisis exploratorios
      • Construye diferentes gráficas
      • Selecciona datos específicos
      • Aprende a tratar los datos nulos
      • Remueve filas y columnas
      • Crea diversos tipos de columnas
    • Curso Pandas E/S: trabajando con diferentes formatos de archivo

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Comprenda qué son los archivos CSV, XLSX, JSON, HTML y XML
      • Comprenda cómo trabajar con diferentes tipos de datos, tanto de entrada como de salida (input/output)
      • Leer datos de Google Sheets
      • Obtener tablas de páginas web
      • Crear una base de datos local
      • Escribir en una base de datos local
      • Realizar consultas SQL
  3. 3 Avanzando en Pandas

    En esta última etapa, continuaremos trabajando con la biblioteca Pandas, enfocándonos ahora en etapas específicas de un proceso de análisis de datos. La idea aquí es profundizar y poner en práctica nuestros conocimientos en las principales etapas de proyectos que involucren ciencia de datos:** selección y agrupamiento de datos, transformación y manipulación de datos, y limpieza y tratamiento de datos**. Cada una de estas etapas viene acompañada de un proyecto básico y material adicional de estudio.

    • Curso Pandas: seleccionar y agrupar datos

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Seleccionar y extraer información de los datos
      • Agrupar datos para crear tablas
      • Crear gráficos para ayudar a analizar datos
      • Aplicar filtrado y selección de datos utilizando la biblioteca pandas

Empiece a estudiar hoy Python para Data Science. ¡Comienza ahora!

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