Descripción

¿Te suenan las palabras Machine Learning o Data Scientist? ¿Te pica la curiosidad de para qué sirven estas técnicas o por qué empresas de todo el mundo pagan un sueldo de 120.000 hasta 200.000$ al año a un científico de datos?

Es un conjunto de aplicaciones de alto rendimiento que simplifican enormemente el análisis de datos en Python. Python tiene las herramientas necesarias para realizar una variedad de funciones poderosas. No es de extrañar que los especialistas de TI hayan adoptado Python.

Pues este curso está pensado y diseñado por todo un profesional del mundo del Data Science , de modo que os va a compartir todo su conocimiento y ayudaros a entender la teoría tan compleja sobre las matemáticas que tiene detrás, los algoritmos y librerías de programación con Python para convertiros en todo unos expertos a pesar de que no tengáis experiencia previa.

Veremos paso a paso como empezar a trabajar con conceptos y algoritmos del mundo del Machine Learning. Con cada nueva clase y sección que completes tendrás unas nuevas habilidades que te ayudarán a entender este mundo tan completo y lucrativo que puede ser esta rama del Data Science.

1. Python se conoce desde hace mucho tiempo como un lenguaje de programación open source (de código abierto), amigable con la sintaxis.
   De hecho, es mucho más fácil de entender que ciertos lenguajes como C, C ++ e incluso Java. Tome la declaración de variables como un ejemplo. Python determina el tipo de variables implícitamente, sin necesidad de especificarlo claramente cómo debería hacerse en C, o de asignar memoria y administrar punteros.

2. Python es un lenguaje de programación orientado a objetos, que le brinda las grandes ventajas de este concepto: modularidad, abstracción, productividad y reutilización, seguridad, etc.

3. Python también tiene una comunidad activa y una gran selección de bibliotecas y recursos. El resultado ? Tiene una plataforma de programación que tiene sentido utilizar con tecnologías emergentes como el aprendizaje automático y la ciencia de datos.

Temas

Introducción

Jupyter Notebook

Variables

Listas

Funciones y paquetes

Requisitos

• Se recomienda saber programar para enfocarse en aprender las técnicas de análisis en Python.