¡Empieza ahora! Curso en español — Programación Numérica con NumPy (Python)

En este curso en español aprenderás a utilizar NumPy, la biblioteca de Python más poderosa para la manipulación y análisis de datos numéricos. Desde la creación y manipulación de arrays hasta la realización de complejas operaciones de álgebra lineal, te guiaremos paso a paso para que puedas aplicar estas herramientas de forma práctica y eficiente en tus proyectos.

Las lecciones están diseñadas con un enfoque práctico y profesional, incluyendo ejercicios y un proyecto final que te permitirá consolidar lo aprendido en un contexto real. Al finalizar, estarás preparado para optimizar tu flujo de trabajo en ciencia de datos y programación, interpretar resultados con precisión y enfrentar desafíos profesionales en análisis numérico.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Configuración del entorno de trabajo y creación de arrays para manipular y analizar datos eficientemente.
  • Técnicas avanzadas como broadcasting, funciones universales y reducción de arrays para cálculos complejos.
  • Uso de NumPy para resolver sistemas de ecuaciones lineales y realizar descomposiciones de matrices.
  • Creación y personalización de gráficos con matplotlib para presentar datos de manera efectiva.
  • Desarrollo y presentación de un proyecto de programación numérica aplicando todo lo aprendido.

Contenido del curso:

  • Secciones: 10
  • Clases: 24
  • Duración: 2h 34m

Requisitos:

  • Familiaridad con la sintaxis y conceptos básicos de Python, como variables, bucles y funciones.
  • Un editor de código instalado, como VSCode, PyCharm, o cualquier otro de tu preferencia.
  • Python instalado en tu computadora. Se recomienda tener Anaconda para facilitar la gestión de paquetes y entornos.

¿Para quién es este curso?

  • Estudiantes de ciencia de datos, informática, ingeniería o campos relacionados que desean fortalecer habilidades en programación numérica.
  • Profesionales en análisis de datos, ingeniería de datos o investigación científica que trabajen con grandes conjuntos de datos numéricos.
  • Personas interesadas en la programación que quieran aprender a usar NumPy para mejorar su capacidad de manipular y analizar datos.

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