Modalidad: Online
40 horas (4 sem)
Todo el año
Empieza desde cero en el lenguaje Python que te abrirá las puertas a nuevos retos profesionales. Aprende la sintaxis básica y los cuatro módulos fundamentales para aplicarlos a la Ciencia de Datos y Machine Learnig. Sin requisitos previos y a tu ritmo.
El Curso de introducción a Python para la Ciencia de Datos, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es aplicar el Machine Learning para resolver problemas de clasificación y regresión
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño.
- Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares.
- Disfrutas de un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos, desde el primer día.
Tras finalizar esta formación recibirás un diploma expedido por Máxima Formación como garantía de aprovechamiento del curso.
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Para acceder al Curso de introducción a Python para la Ciencia de Datos no se establece ningún requisito.
Destinatarios
Profesionales del análisis de datos interesados en comprender los fundamentos del Data Science y en aplicar nuevas técnicas de tratamiento de datos en su práctica profesional
Un curso práctico orientado a estudiantes, profesionales, investigadores y PhD interesados en mejorar tus modelos de aprendizaje automático para resolver problemas de regresión y clasificación con técnicas como:
- Utilizar estructuras de control,
- Manipulado de datos,
- Visualización a través de gráficos.
- Con ejemplos de conjuntos reales.
CURSO DE NIVEL INTERMEDIO
No es necesario contar con conocimientos previos sobre Python.
TEMA 1. Introducción al lenguaje Python
Lo que aprenderás:
✓ Aprende la sintaxis básica.
✓ Descubre los tipos de datos.
✓ Utiliza estructuras de control en tus funciones.
✓ Aprenderemos a visualizar nuestros datos para identificar variables importantes.
✓ Realizaremos un pre-procesado de datos para dejar preparado el conjunto de datos para la fase de modelado,
TEMA 2. Manipulado de datos.
Lo que aprenderás:
✓ Utiliza los módulos NumPy Pandas para preparar tus datos y manipularlos.
✓ Las estructuras fundamentales de Pandas: Series y Dataframe.
✓ Introducción a la estadística con Dataframes.
TEMA 3. Visualizaciones con Pythonstion
Lo que aprenderás:
✓ Aprende a realizar gráficos con la libería Matplotlib.
✓ Descubre cómo hacer gráficos estadísticos con Seaborn.
✓ Realizar visualizaciones con tus conjutos de datos..
Todo ello utilizando el entorno Anaconda o Google Colab.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este curso contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de un docente experto que va compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning con R.
Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
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Herramientas y librerías que aprenderás
- Python
- Linux
- Jupyter Lab
- Pycharm
- AWS
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Sklearn
- ChatGPT
- DALL·E 3
- OpenAI API
- Chatbots
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