Ciencia de Datos con Python

Ciencia de Datos con Python [30 hrs]

En el presente Python es uno de los lenguajes de referencia para los científicos de datos en él se pueden implementar desde los análisis de datos más básicos hasta los modelos de aprendizaje automático más avanzados, permitiendo llevar estos posteriormente a directamente a producción de una forma ágil.

Esta popularidad es debida a múltiples factores entre ellos se puede destacar la facilidad de su sintaxis que facilita la legibilidad del código y abundancia de librerías para múltiples tareas. Con este curso se pretende dar las herramientas necesarias para que el desarrollador se adapte a este nuevo panorama teniendo la posibilidad de aprender nuevas habilidades la búsqueda de valor en el negocio donde se aplique.

En Línea (en vivo) Presencial

Requisitos

Programación en Python (ambientes, lenguaje y POO).
Se recomienda curso: Python desde cero.
Conocimientos básicos en SQL y NoSQL.
Conocimientos base en matemáticas y estadística.

Objetivos Principales

Dominar la implementación de Python en el área de ciencias de datos.
Conocer los ambientes más novedosos de Python en el área.
Desarrollar modelos óptimos basados en casos de negocio reales.
objetivo resumido

Objetivos Secundarios

Manejar paquetería de ciencia de datos Pandas, Tensorflow, etc.
Configurar un ambiente optimo para ejecución de modelos.
Desarrollan un pensamiento lógico y de negocio.
Interacción con grandes servicios: AWS y Google Cloud.
Seguir metodología Serverless.

¡Certificate!

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Un asesor elabora un plan de capacitación a la medida y sin compromiso.
Identificamos tu perfil actual y fijamos un objetivo especifico a cumplir.
Monitoreamos y evaluamos tu desempeño durante todo tu plan de carrera.
Elaboras tu proyecto final y un asesor asignado resolverá tus dudas.
Si tu proyecto cumple con el objetivo inicial fijado, obtienes tu certificación oficial.

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Condiciones del Servicio

Si te inscribes a un diplomado si puedes cambiar la modalidad, previa validación de disponibilidad.
Si puedes pausar tu diplomado, con un máximo de 6 meses para continuar.
Las fechas de inicio del curso o diplomado de tu elección, son confirmadas con mínimo 3 alumnos.
Al dar a conocer estos términos y condiciones, se dan por aceptados.

Temario

Descargar

1. Fuentes de información

1.1. Teoría general de manejo de la información.
1.2. Archivos planos en formato CSV y otras fuentes no especificadas (Data Streaming).
1.3. Bases de datos relacionales y documentales (Estructura de datos).
1.4. Data Warehouse y Big Data.
1.5. OLTP vs OLAP
1.6. Tratamiento de la información.
1.7. Mecanismos de limpieza.

Horarios

País	Lunes-Jueves	Sabatino
México, Colombia, Perú, Ecuador Guatemala, El Salvador, Honduras Bolivia, Venezuela Chile, Argentina, Paraguay, Uruguay	19:00 a 21:00 hrs 19:00 a 21:00 hrs 21:00 a 23:00 hrs 22:00 a 24:00 hrs	09:00 a 14:00 hrs 09:00 a 14:00 hrs 11:00 a 16:00 hrs 12:00 a 17:00 hrs