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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.

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.

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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

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.

2.1. Configuración de Python y sus correspondientes paquetes.
2.2. Notebooks, su uso e implementación.
2.3. IDE´s dedicados a ciencia de datos.

3.1. Conceptos de estadística.
3.2. Algoritmos más utilizados.
3.3. Implementado un modelo propio.

4.1. Formas de visualización.
4.2. Campos de acción de acuerdo con resultados.
4.3. Herramientas de BI.

5.1. Presentación de un proyecto a un equipo multidisciplinario.
5.2. Técnicas de implementación.

Proximas Fechas

  • @CDMX
  • Fecha Modalidad Cupo
    13/07/2020 lunes - jueves
    20/02/2021 sabatino
  • @GDL
  • Fecha Modalidad Cupo
    24/10/2020 lunes - jueves
  • En Línea (en vivo)
  • Fecha Modalidad Cupo
    17/08/2020 lunes - jueves
    22/08/2020 sabatino

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