Curso gratuito sobre la ciencia de datos en Python

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza técnicas y herramientas de diversas disciplinas, como la estadística, la informática y la matemática, para extraer información y conocimiento de conjuntos de datos.

En el contexto de Python, hay muchas bibliotecas y frameworks que pueden ser útiles para realizar tareas de ciencia de datos, como:

• NumPy: una biblioteca de Python que proporciona soporte para arreglos y matrices multidimensionales, además de una amplia variedad de funciones matemáticas para trabajar con ellos.
• pandas: una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos diseñadas para facilitar el trabajo con datos en formato tabular.
• matplotlib: una biblioteca de Python para crear gráficos y visualizaciones de datos.
• scikit-learn: una biblioteca de Python que proporciona una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para el análisis de datos.
• TensorFlow: un framework de código abierto de aprendizaje automático desarrollado por Google que permite entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala.

Estas son solo algunas de las muchas opciones disponibles para trabajar con ciencia de datos en Python.

Si estás interesado en aprender más sobre este tema, te recomendamos que busques tutoriales y recursos en línea para profundizar en el uso de estas y otras bibliotecas y frameworks de ciencia de datos en Python.

Lo que aprenderás:

• Usarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y en el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y los módulos de ciencia de datos populares como Matplotlib (para tablas y gráficos) y pandas (para datos tabulares).

Python es un lenguaje de programación esencial para cualquier persona interesada en la ciencia de datos debido a sus potentes librerías y herramientas, su facilidad de uso y su amplia adopción en el mundo empresarial.

Este curso se encuentra disponible en la plataforma de Datacamp.

Si quieres acceder al curso puedes usar este enlace.