¿Para quién?

Python se ha convertido en el lenguaje de elección para muchos profesionales del análisis de datos debido a su simplicidad y eficacia.
Su sintaxis clara y legible hace que sea accesible incluso para aquellos sin experiencia previa en programación, permitiéndote centrarte en resolver problemas de estadística en lugar de lidiar con las complejidades del lenguaje.

Descubrirás cómo Python se convierte en tu aliado más poderoso para el análisis estadístico, facilitando desde la manipulación de datos con Pandas hasta la visualización avanzada con Matplotlib y Seaborn.

  • Este curso es ideal tanto para principiantes que deseen adentrarse en el mundo del análisis de datos, como para profesionales que busquen fortalecer sus habilidades en estadística y Python.

  • Especialmente diseñado para equiparte con habilidades fundamentales en Python para análisis de datos y estadística aplicada, preparándote para enfrentar los desafíos del análisis de datos en diversos campos.

  • Y lo mejor es que no necesitas tener experiencia previa en programación, solo las ganas de aprender y explorar el poder de combinar Python con estadística.

Temario del Curso de introducción a la estadística con Python

    1. Introducción a Python

    2. Set Up

    3. Repaso de Python

    4. Introducción a la estadística con Python

    5. Conceptos básicos de estadística: Promedio, Desviación estándar, Asimetría y Curtosis.

    6. Recursos descargables del tema

    1. Introducción a Pandas

    2. Repaso de Pandas

    3. Data Adquisition con Pandas

    4. Workshop Pandas

    5. Datasets para el capítulo dos

    6. Recursos descargables del tema

    1. Introducció a Matplotlib y Seaborn

    2. Matplotlib parte 1

    3. Matplotlib parte 2

    4. Matplotlib parte 3

    5. Seaborn parte 1

    6. Seaborn parte 2

    7. Seaborn parte 3

    8. Recursos descargables del tema

    9. 🧭 Queremos conocerte mejor

    1. Conceptos esenciales de EDA

    2. Introducción al análisis estadístico

    3. EDA en Python

    4. Recursos descargables del tema

    1. Introducción a NumPy y ScipY

    2. Introducción a NumpY

    3. Spicy para estadística

    4. Recursos descargables del tema

    1. Regresión con Scikit-learn

    2. Ejemplo de regresión lineal

    3. Regresión Lineal múltiple

    4. Recursos descargables del tema

About this course

  • 34 lecciones
  • 3 horas de contenido de video

¿Por qué debes estudiar con nosotros?

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  • Distintos niveles de formación

    Cursos adaptados a todos los niveles desde principiante hasta profesionales avanzados, impartidos por profesionales del mundo de los datos.

  • Contenidos 100 % actualizados

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    Nuestro método formativo es eminentemente práctico y orientado a casos reales, para que te conectes donde y cuando quieras, a tu ritmo, desde cualquier dispositivo móvil, tablet y PC

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Sobre la profesora

Layla Scheli es Ingeniera de Sistemas de la Información con formación especializada en Big Data. Actualmente está cursando una licenciatura en Tecnología Educativa de la Universidad Tecnológica Nacional de Argentina.

Analista de BI, Big Data y Data Science.
Perfil de Linkedin

Namasdata, más que cursos, una experiencia de aprendizaje

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