Descripción del proyecto

Curso Online

Curso sobre Analizando datos con Python

Visión general del curso sobre Analizando datos con Python

APRENDA A ANALIZAR DATOS CON PYTHON

Aprenda a analizar datos usando Python en este curso introductorio. Pasará de comprender los conceptos básicos de Python a explorar muchos tipos diferentes de datos a través de conferencias, laboratorios prácticos y tareas.

¡Aprenderá cómo preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos y más!

Lo que aprenderás en este curso

Aprenderá a:

  • Cómo importar conjuntos de datos, limpiar y preparar datos para el análisis, resumir datos y construir canalizaciones de datos
  • Utilice Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos
  • Cargue, manipule, analice y visualice conjuntos de datos con pandas, una biblioteca de código abierto
  • Cree modelos de aprendizaje automático y haga predicciones con scikit-learn, otra biblioteca de código abierto

Incluye las siguientes partes:

Bibliotecas de análisis de datos: aprenderán a usar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos.

Le presentamos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos geniales.

Luego, le presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y utilizaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones geniales.

Plan de estudio del curso

PROGRAMA DEL CURSO

Módulo 1 – Importar conjuntos de datos

  • Objetivos de aprendizaje
  • Comprender el dominio
  • Comprender el conjunto de datos
  • Paquete Python para ciencia de datos
  • Importar y exportar datos en Python
  • Información básica de conjuntos de datos

Módulo 2 – Limpieza y preparación de datos

  • Identificar y manejar valores perdidos
  • Formato de datos
  • Conjuntos de normalización de datos
  • Binning
  • Variables indicadoras

Módulo 3: resumen del marco de datos

  • Estadísticas descriptivas
  • Básico de Agrupación
  • ANOVA
  • Correlación
  • Más sobre correlación

Módulo 4 – Desarrollo de modelos

  • Regresión lineal simple y múltiple
  • Evaluación del modelo utilizando visualización
  • Regresión polinómica y tuberías
  • R cuadrado y MSE para evaluación en muestra
  • Predicción y toma de decisiones

Módulo 5 – Evaluación del modelo

  • Evaluación modelo
  • Ajuste excesivo, ajuste insuficiente y selección de modelo
  • Regresión de cresta
  • Búsqueda de cuadrícula
  • Refinamiento del modelo

Curso Online sobre, Analizando datos con Python. Inscribete ya!

  • Curso Online sobre, Analizando datos con Python. Inscribete ya!
  • Institución: IBM
  • Costo: Gratis
  • Certificado: Incluye
  • Modalidad: Online
  • Inicio: Ver Fechas
  • Duración: 5 semanas
  • Dedicación: 2 a 4 horas por semana
  • Idioma: Inglés
  • Subtítulos: Inglés
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