Descubre los Fundamentos Esenciales de la Ciencia de Datos y Python con este curso de python gratuito de la Universidad de Michigan. En este programa, te adentrarás en el apasionante mundo de la programación, aprendiendo desde las técnicas básicas hasta las más avanzadas.
A lo largo de las lecciones, dominarás conceptos clave como Lambdas y la manipulación de archivos CSV, además de familiarizarte con la potente biblioteca Numpy. Pero eso no es todo, también explorarás la renombrada biblioteca Pandas, utilizada para la manipulación y limpieza de datos, presentándote las abstracciones de Series y DataFrame como estructuras esenciales para el análisis de datos.
Qué aprenderás
- Comprender técnicas como las lambdas y la manipulación de archivos csv
- Describir las funciones y características comunes de Python utilizadas para la ciencia de datos
- Consultar estructuras DataFrame para limpiarlas y procesarlas
- Explicar las distribuciones, el muestreo y las pruebas t
Este curso está diseñado para quienes deseen iniciarse en la programación Python y sumergirse en el fascinante universo de la analítica de datos. No se requieren conocimientos previos, aunque se recomienda un buen nivel de inglés, ya que el curso se imparte en este idioma. Sin embargo, cuenta con subtítulos disponibles en español y otros idiomas para facilitar el aprendizaje.
Con una duración de aproximadamente 34 horas, este curso te ofrece la flexibilidad de avanzar a tu propio ritmo, recomendando dedicar al menos 2 horas a la semana para completar el contenido. Además, forma parte del programa especializado «Ciencias de los Datos Aplicada con Python», que incluye un emocionante proyecto práctico y la obtención de un certificado que podrás compartir con posibles empleadores y contactos profesionales.
¿Lo mejor de todo? ¡Acceder al curso es completamente gratuito! Si necesitas más tiempo para completarlo, tendrás la opción de abonar una tarifa mensual. Sin embargo, también existe la posibilidad de optar por una beca y cursarlo de manera totalmente gratuita. ¡No dejes pasar esta oportunidad de mejorar tus habilidades en ciencia de datos y Python!