Aprende Python para Data Science con ejercicios — ¡Inscríbete ahora! Curso en inglés

¿Listo para adentrarte en el mundo de la programación con Python? Este curso completo te llevará de principiante a programador competente, con proyectos reales, automatización, análisis de datos y preparación para entrevistas técnicas. Está diseñado para practicar con ejercicios y ejemplos aplicables al mundo real, manteniendo un enfoque práctico y orientado a resultados.

Recorrerás desde la instalación de Python en Mac y Windows hasta estructuras de datos, algoritmos, programación orientada a objetos, manejo de fechas y tiempos y análisis estadístico. También dominarás herramientas esenciales como list comprehensions, expresiones regulares, funciones lambda, filter/map/zip y técnicas de análisis y visualización de datos para extraer conclusiones útiles.

Si eres principiante o buscas ampliar tus habilidades en programación y estadística aplicada, este curso te ofrece una base sólida y práctica. ¡Inscríbete ahora y comienza tu aventura con Python!

Lo que aprenderás:

• Casos de uso reales de Python y su versatilidad.
• Instalación de Python en sistemas Mac y Windows.
• Fundamentos de programación con Python, incluyendo variables y tipos de datos.
• Trabajar con diversos operadores en Python para realizar operaciones.
• Manejo de datos usando estructuras esenciales como listas, tuplas, conjuntos y diccionarios.
• Uso de funciones y trabajo con parámetros y argumentos.
• Empleo de filter, map y zip para el procesamiento de datos.
• Exploración de funciones analíticas y de agregación para análisis de datos.
• Uso de funciones integradas para expresiones regulares y manejo de caracteres especiales y conjuntos.
• Iteración sobre elementos usando bucles for y while.
• Comprensión de los conceptos y principios de programación orientada a objetos (OOP).
• Trabajo con clases de fecha y hora, incluyendo TimeDelta para manipulación temporal precisa.
• Conceptos fundamentales e importancia de la estadística en distintos campos.
• Cómo usar la estadística para análisis de datos y toma de decisiones.
• Introducción a Python para análisis estadístico, incluyendo manipulación y visualización de datos.
• Diferentes tipos de datos y su relevancia en el análisis estadístico.
• Medidas de tendencia central, dispersión, dependencia, forma y posición.
• Cómo calcular e interpretar puntuaciones estándar (z-scores) y probabilidades.
• Conceptos clave en teoría de la probabilidad, teoría de conjuntos y probabilidad condicional.
• Comprensión del teorema de Bayes y sus aplicaciones.
• Permutaciones y combinaciones para resolver problemas de conteo.
• Conocimiento práctico de distribuciones de probabilidad y sus usos.
• Estudio de complejidad temporal y espacial de algoritmos y su impacto en el rendimiento.
• Algoritmos de ordenación y búsqueda para organizar y recuperar datos eficazmente.
• Concepto de parámetros y argumentos para escribir funciones flexibles y reutilizables.
• Uso y significado de módulos en Python para construir aplicaciones modulares.
• Manejo de cadenas, funciones importantes para texto y formateo de cadenas.
• Control de flujo en bucles con break y continue y combinación efectiva de condicionales y bucles.
• Aplicación de pruebas estadísticas prácticas como t-test, chi-cuadrado y ANOVA para inferencia.
• Resumen y visualización de datos para obtener insights accionables.

Contenido del curso:

• Secciones: 11
• Clases: 67
• Duración: 9h 16m

Requisitos:

• Tener conocimientos básicos de uso de un computador.
• Estar cómodo con tareas comunes como gestión de archivos y uso de un navegador web.
• No se requiere experiencia previa en programación.
• Tener Python instalado en el equipo.
• Actitud positiva y disposición para aprender nuevos conceptos.
• Conocimientos básicos de matemáticas (álgebra y aritmética).
• Familiaridad con conceptos fundamentales de análisis de datos y resolución de problemas.
• Disposición para aprender conceptos estadísticos y programación en Python.
• Conocimientos básicos de Python son una ventaja pero no obligatorios.

¿Para quién es este curso?

• Principiantes sin experiencia previa en programación.
• Estudiantes o profesionales de áreas como negocios, ciencias, ciencias sociales y salud que desean mejorar sus habilidades de análisis de datos.
• Cualquier persona interesada en automatizar tareas o realizar análisis de datos.
• Analistas de datos, investigadores y científicos que buscan fortalecer su base estadística y en Python.
• Personas interesadas en profundizar en conceptos estadísticos y sus aplicaciones prácticas.
• Principiantes sin conocimientos estadísticos previos pero con curiosidad por aprender métodos estadísticos.
• Profesionales que buscan avanzar en su carrera adquiriendo habilidades en análisis de datos y estadística.
• Personas preparándose para exámenes o pruebas que incluyan análisis estadístico y manejo de datos.

¿Qué esperas para comenzar?

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