Científico de datos asociado en Python

Domina los fundamentos del análisis de datos con Python en cuatro horas y descubre sus paquetes más usados.

Mejora tus conocimientos de ciencia de datos creando visualizaciones con Matplotlib y manipulando DataFrames con pandas.

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

Aprende a importar y limpiar datos, calcular estadísticas y crear visualizaciones con pandas.

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

Aprende a combinar datos de varias tablas uniéndolos mediante pandas.

Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos con Python.

Aprende a crear, personalizar y compartir visualizaciones de datos con Matplotlib.

Aprende a crear visualizaciones informativas y atractivas en Python con la biblioteca Seaborn.

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

Aprende a escribir tus propias funciones en Python, así como conceptos clave como el alcance y la gestión de errores.

Sigue desarrollando tus habilidades de ciencia de datos y aprende sobre iteradores y comprensión de listas.

Aprende a explorar, visualizar y extraer información de los datos mediante el análisis exploratorio de datos (AED) en Python.

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

Aprende a manipular y visualizar datos categóricos con pandas y seaborn.

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

A nadie le gustan las hojas de cálculo. Da vida a tus datos: mejora tu presentación y convierte los datos técnicos en información práctica.

Aprende a importar datos a Python desde diversas fuentes, como Excel, SQL, SAS y directamente desde la web.

Aprende a diagnosticar y tratar los datos en sucio y desarrolla las habilidades necesarias para transformarlos en información precisa.

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

Aprende a trabajar con fechas y horas en Python.

Aprende a utilizar las prácticas recomendadas para escribir funciones complejas con buena documentación que se puedan mantener y reutilizar.

Predice precios y tasas de clics implementando, analizando e interpretando análisis de regresión con modelos estadísticos en Python.

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

Extrae conclusiones a partir de datos limitados con Python y estadística: desde el muestreo aleatorio al estratificado y el muestreo por clústeres.

Aprende cómo y cuándo utilizar en Python las pruebas de hipótesis más comunes, como las pruebas t, las pruebas de proporción y las pruebas chi-cuadrado.

¡Implementa montajes de diseño experimental y realiza análisis estadísticos sólidos para llegar a conclusiones precisas y válidas!

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

En este curso, aprenderás a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación utilizando scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.