Python para ciencia de datos
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Al finalizar el curso, el estudiante podrá utilizar las herramientas más importantes de Python para hacer ciencia y análisis de datos Programar algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning) para hacer predicciones de forma automática Procesar texto mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLTK) Procesar información para extraer información relevante y valiosa de bases de datos A quién va dirigido Cualquier persona que desee aprender sobre ciencia de datos con Python Requisitos Tener un computador con internet Tener conocimientos básicos de programación Tener ganas de aprender ciencia de datos Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción Instalando Anaconda en Windows Introducción a Jupyter Uso de Jupyter Introducción a Python Listas Tuples Ciclo For Condicionales y ciclo for Aleatorios, funciones y ciclo while Diccionarios Introducción a Numpy Operaciones con Numpy Introducción a Pandas Pandas + Excel Gráfico de Barras Gráfico de línea e histograma Gráfico de dispersión, ejemplo #1 Gráfico de dispersión, ejemplo # 2 Aprendizaje supervisado y algoritmo Naive Bayes Máquinas de Vector Soporte Árboles de decisión Métodos compuestos - ensemble Introducción a NLTK Stopwords y Stemmers Ejemplo de textos con NLTK Introducción a reseñas de películas [Ejemplo NLTK] Pre procesamiento de textos Visualización de datos de textos Entrenamiento de un clasificador Naive Bayes más
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