Aprende a utilizar NumPy, la biblioteca esencial de Python para la manipulación y el análisis de datos numéricos. En este curso verás desde la creación y manipulación de arrays hasta operaciones avanzadas de álgebra lineal, todo con un enfoque práctico para que puedas aplicarlo de inmediato en tus proyectos de ciencia de datos e ingeniería.
Las lecciones están diseñadas para llevarte desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas como broadcasting, funciones universales y descomposiciones de matrices. Cada módulo incluye ejercicios aplicados y un proyecto final que te permitirá consolidar lo aprendido y presentar resultados reales, mejorando tu productividad y precisión en el análisis de datos.
Al finalizar, estarás preparado para enfrentar desafíos profesionales en análisis de datos y programación numérica. Usa el cupón ENEROW126 al inscribirte y comienza a potenciar tus habilidades en Python y NumPy hoy mismo.
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 sus habilidades en programación numérica y análisis de datos.
- Profesionales que trabajan en análisis de datos, ingeniería de datos o investigación científica que requieren manejar grandes conjuntos de datos numéricos.
- Personas interesadas en la programación que quieren aprender NumPy para mejorar su capacidad de manipular y analizar datos.
¿Qué esperas para comenzar?
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