Python Fundamentals
¡Aprende los fundamentos esenciales del lenguaje Python!
Acerca del Curso:
Actualmente, es relevante utilizar software que permitan obtener un mejor análisis de los datos. En nuestro curso de Python Fundamentals aprenderás, desde CERO, a programar utilizando las principales funciones y bibliotecas, comprenderás la importancia y aplicaciones de Python para el análisis de datos. 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 de Python.
- Programar utilizando las principales funciones de Python.
- Aprender el uso de las bibliotecas de Python.
- Conocer las aplicaciones de Python en el análisis de datos.
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:
- 29 clases más archivos adjuntos
- 03 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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4.1 Conclusiones Finales
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