Python
¡Domina Python, programa con sus funciones principales y aplica modelos estadísticos!
Acerca del Curso:
En el mundo del informático es de suma imporantacia tener conocimientos en herramientas que permitan una visualización de datos profunda. En nuestro curso de Python aprenderás, desde CERO, a entender la relevancia y usos de Python en el análisis de datos, así como programar empleando las funciones clave y bibliotecas de este lenguaje. Comprenderás la aplicación de modelos estadísticos en Python. En el Perú empresa como: BCP, ALICORP, INTERBANK, GLORIA y muchas más consideran Python como uno de los requisitos indispensables para trabajar con ellos.
¿Qué lograrás?
- Comprender la importancia y aplicaciones de Python para el análisis de datos.
- Programar utilizando las principales funciones y bibliotecas de Python.
- Realizar analisís exploratorios y visualizaciónde datos con Python.
- Comprender modelos estadísticos aplicados de Python.
Dirigido a:
- Jóvenes profesionales de cualquier área de banca, seguros, tecnología, consumo masivo, entre otros.
- También estudiantes de últimos ciclos y/o recién egresados de Industrial, Sistemas, entre otras.
- Y al público en general que deseen ampliar sus conocimientos en Python.
Te ofrecemos lo mejor:
- 51 clases más archivos adjuntos
- 07 horas de contenido.
- Certificación al terminar el curso.
- Aprende a tu ritmo.
Acerca del profesor
Certificación
Clases del curso
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Vista previa gratuita
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Presentación del Docente
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1.1 La Transformación Digital: Data Driven y el valor de los datos
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1.2 Fases de un proyecto de analítica avanzada
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1.3 Herramientas y tecnologías más utilizadas
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1.4 Introducción y manipulación de datos con Python
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1.5 Estructuras de control y funciones: Map y Lambda
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1.6 Taller 1: Introducción a Python Comandos Básicos (Parte 1)
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1.7 Taller 1: Introducción a Python Comandos Básicos (Parte 2)
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1.8 Lecciones Aprendidas
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2.1 Definición y manejo de variables
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2.2 Funciones y estructuras iterativas
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2.3 Exploración de Arrays con librería Numpy
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2.4 Manejo de datos con librería Pandas
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2.5 Lectura y escritura de múltiples formatos
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2.6 Taller 1: Programación de funciones flexibles y manipulación de datos con Pandas (Parte 1)
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2.7 Taller 1: Programación de funciones flexibles y manipulación de datos con Pandas (Parte 2)
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2.8 Taller 2: Uso de Pandas
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2.9 Taller 3: Uso de Numpy
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2.10 Lecciones Aprendidas
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3.1 Origen, definición y ramas de la estadística: Tipos de datos
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3.2 Medidas de tendencia de posición y dispersión: Asimetría y Kurtosis
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3.3 Correlación y Covarianza
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3.4 Probabilidades, Distribución Poisson y Binomial
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3.5 Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas
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3.6 Taller 1: Descubrir oportunidades y Resolución de Caso Aplicativo de análisis estadístico
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3.7 Lecciones Aprendidas
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1.1 Definición y objetivos del análisis exploratorio
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1.2 Relaciones entre variables: Detección de outliers
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1.3 Manejo de datos y análisis de valores atípicos
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1.4 Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
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1.5 Taller 1: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis (Parte 1)
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1.6 Taller 1: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis (Parte 2)
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1.7 Lecciones Aprendidas
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2.1 Manejo y limpieza de datos
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2.2 Técnicas de Data Wranling e Imputación de Datos
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2.3 Creación de nuevas variables adecuadas al negocio
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2.4 Técnicas de balanceo de datos: UnderSampling, RandomUnderSampling y SMOTE
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2.5 Taller 1: Data Wranling al proyecto de análisis de datos
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2.6 Taller 2: Obtención de variables más importantes del caso real de compra de departamentos
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2.7 Lecciones Aprendidas
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3.1 Definición e Importancia
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3.2 Agrupación y reducción de dimensiones
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3.3 Técnicas estadísticas: K Means, DB Scan, PCA, Regresión y Árbol de Decisión
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3.4 Muestreo: Partición train test
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3.5 Técnicas de validación de modelo
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3.6 Taller 1: Reducción de dimensiones de un caso real de fraudes
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3.7 Lecciones Aprendidas
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4.1 Conclusiones Finales
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