Ciencia de datos con Python
Itinerario completo de analista: pandas, visualización, SQL, estadística aplicada y modelos con scikit-learn, hasta un proyecto con datos abiertos.
df.groupby('mes').mean()
Antes de decidir
Prueba una lección
Así se trabaja cada idea en el curso: primero compruebas que tienes la base, después intentas el problema y solo entonces abres la solución.
Para seguir este curso deberías saber
Marca lo que ya dominas; no se guarda en ningún sitio.
Requisitos: Python básico: variables, bucles, funciones y listas. Estadística de Bachillerato.
Problema
Tienes un DataFrame df con las columnas mes e importe. Escribe una línea que devuelva el importe medio de cada mes.
Ver la solución paso a paso
df.groupby("mes")["importe"].mean() agrupa las filas por mes y calcula la media del importe en cada grupo.
Temario
Plan semana a semana
A 5 h por semana. Cada módulo ocupa las semanas que le tocan según sus lecciones; si vas más rápido o más despacio, el plan se estira o se encoge.
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Semanas 1–2
Módulo 1 · NumPy
10 lecciones · ≈ 8 h
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Semanas 2–5
Módulo 2 · pandas: cargar y limpiar datos
16 lecciones · ≈ 14 h
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Semanas 5–7
Módulo 3 · pandas: agrupar y transformar
14 lecciones · ≈ 12 h
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Semanas 7–9
Módulo 4 · Visualización con Matplotlib y seaborn
12 lecciones · ≈ 10 h
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Semanas 9–11
Módulo 5 · Estadística aplicada
12 lecciones · ≈ 10 h
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Semanas 11–13
Módulo 6 · SQL para analistas
12 lecciones · ≈ 10 h
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Semanas 13–16
Módulo 7 · Machine learning con scikit-learn
18 lecciones · ≈ 15 h
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Semanas 16–18
Módulo 8 · Proyecto final con datos abiertos
10 lecciones · ≈ 8 h
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Semana 18
Test final y certificado
Con un 70 % de aciertos descargas el certificado de aprovechamiento
104 lecciones88 horas≈ 18 semanas
El acceso dura 12 meses, unas 52 semanas. A 5 h por semana terminas hacia la semana 18 y te quedan 34 de margen.
Mapa de cursos
Dónde encaja
Los cursos se apoyan unos en otros. A la izquierda, lo que conviene tener antes; a la derecha, el paso natural al terminar.
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Antes, si te falta base
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Estadística y probabilidad
50 h890 €
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Python desde cero
52 h990 €
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Estás aquí
Ciencia de datos con Python
88 h1.490 €
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Después
Es el final de este camino.
Objetivos
Al terminar podrás
- Limpiar y combinar conjuntos de datos reales con pandas
- Explorar datos y comunicar resultados con gráficos
- Consultar bases de datos con SQL
- Aplicar contrastes y correlaciones con criterio
- Entrenar y evaluar modelos de clasificación y regresión con scikit-learn
- Documentar un proyecto completo en un notebook
Perfil
Es para ti si…
Personas que ya programan en Python a nivel básico y quieren trabajar como analistas o científicos de datos, o aplicar el análisis de datos en su puesto actual.
Herramientas
- Python, pandas y scikit-learn
- Jupyter Notebook
- SQLite (gratuito)
Curso grabado: no hay clases en directo ni tutor. Estudias con los vídeos, los problemas resueltos y los cuestionarios, y el certificado de aprovechamiento es privado, no un título oficial. Más dudas resueltas
Sin extras ni suscripción
Incluido en el precio
1.490 €
- Lecciones en vídeoClases grabadas de 5 a 15 minutos sobre pizarra digital.
- Apuntes y formulariosCada módulo trae sus apuntes y un formulario resumen en PDF.
- Problemas resueltosDespués de cada idea, problemas resueltos paso a paso en vídeo y por escrito, del más sencillo al de examen.
- Cuestionarios autocorregiblesAl final de cada módulo, preguntas que se corrigen al instante y explican por qué una respuesta es la correcta.
- Test final y certificadoCon un 70 % de aciertos en el test final descargas tu certificado de aprovechamiento con las horas del curso.
- 12 meses de accesoDesde la activación tienes 12 meses para completar el curso y volver a cualquier lección.