Modalidad
On Demand
Dificultad
Intermedio
Tecnología
Python
Horas de video
8hs en total
Descripción
Dominarás técnicas de exploración y limpieza de datos con Numpy y Pandas. Identificarás patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, mejorando su calidad para aplicaciones de machine learning, asegurando que los modelos predictivos se basen en datos precisos y bien preparados.
Requisitos
Conocimientos básicos de estadística y manejo de datos.
Contenido
7 módulos
1 clases
Bienvenida
5 clases
Entorno de Desarrollo
Definición de procesos ETLs
Bases de Datos
Introducción al lenguaje SQL, SQLite y otros orígenes de datos
Checkpoint de Contenidos
7 clases
Introducción a la Librería Numpy
Indexing y Slicing
Vectorización y Broadcasting
Introducción a Pandas
Dataframes de Pandas
Index de Pandas
Checkpoint de Contenidos
4 clases
Métodos para explorar los datos más allá de un test de hipótesis
Análisis de correlación
Análisis de valores atípicos
Checkpoint de Contenidos
9 clases
Limpieza y Preparación de Datos en Ciencia de Datos y Modelos Predictivos
Problemas de datos faltantes e imputación
Tidy Data
Transformación de Atributos: Strings, Fechas, Categorías y Discretización
Variables categóricas, cuantitativas y cualitativas
Mapeo y transformación de datos en Pandas
Agrupamientos y otras metodologías en Pandas
Pivot Tables y Joins
Checkpoint de Contenidos
3 clases
Normalización de rango y escalado de variables
Estandarización y preparación de datos para modelos de Machine Learning
Checkpoint de Contenidos
2 clases
Despedida
Evaluación integral
Este curso forma parte de estas certificaciones
Certificación
Principios de Inteligencia Artificial
Contiene 5 cursos
Intermedio
Certificación
Data Analyst
Contiene 11 cursos
Iniciante
Curso
Exploración y Limpieza de Datos
Profesores
Julio Satyr
Profesor de Data Science y Sales Engineer
Membresía
Suscripción mensual
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