Programación con Python

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Sobre el Curso

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Temario Python para Ciencia de Datos

El temario completo del Curso

Introducción

0h 18m

1a-- Por que Python
2-- Instalar Anaconda
3-- Anaconda Prompt
4-- Anaconda Navigator y Jupyter Notebook
5-- Kaggle

Comenzando a Programar

0h 23m

1-- Intro al Curso
2.- Aritmetica
3-- Cadenas
4-- Input
5-- Ejecutar

Control del Programa

0h 45m

1.- Intro a Algoritmos.mp4
2.- Pseudocodigo.mp4
3.- Control de Programa.mp4
4.- Primer If.mp4
5.- Else IF.mp4
6.- Sentencia While.mp4
7-- Introducción a For.mp4
8-- Solución a Factorial.mp4
9--Solucion a ejercicios.mp4
10-- Ops Booleanos.mp4

Funciones

0h 45m

1-- Intro y Función DEF
2-- Funciones con multiples parametros
3-- Tiros de Moneda_1
4-- El Gran 8
5-- Funciones SIn parametro y parametros multiples
6-- Variables Globales
7-- Librería Math_1
8-- Libreria Statistics_1

Listas y Tuplas

1h 26m

Diccionarios y Conjuntos

0h 30m

1_Intro y Primeros Pasos ANIMADO
2_Operaciones Básicas ANIMADO
3_ Metodos de Diccionario ANIMADO
4_Comparaciones de Diccionario LIMPIO_ANIMADO
5_Ejemplo ANIMADO
6_Compresion de Diccionarios ANIMADO
7_Conjuntos ANIMADO

Datos Relacionales

5h 44m

Arreglos, Numpy y Pandas

0h 54m

1 Intro ANIMADO
2.-Arreglos de Datos ANIMADO
3.- Atributos del Arreglo ANIMADO
4-- Creando Arreglos desde Rangos_ANIMADO
5.- Timeit_ANIMADO
6 Operaciones con Arreglos ANIMADO
7.-Calculos con Arreglos Estadisticos_ANIMADO
8 Indexar y Cortar ANIMADO
9-- Transponer_ANIMADO
10-- Pandas - SeriesANIMADO
11.- Pandas - DataFrames_ANIMADO

Manejo de Textos

1h 14m

1-Introduccion-ANIMADO
2- Tipos de Presentación ANIMADO
3- Alineacion y Espacios_ANIMACION
4- Formato Númerico ANIMADO
5- Concatenar Cadenas que se Repiten_ANIMADO
6- Quitar espacios en blanco_ANIMADO
7- Mayúsculas y Comparación ANIMADO
8- Busquedas en cadenas_ANIMADO
9- Busqueda y Reemplazo dentro de Python_ANIMADO
10- Separar y Unir ANIMADO
11- Expresiones Regulares_ANIMADO
12-Sub y Split ANIMADO
13-Busquedas con Expresiones Regulares-ANIMADO
14-Expresiones REgulares con Pandas ANIMADO

Lectura de Archivos

0h 31m

1-IntroducciónANIMADO
2-Escribir a txt - sentencia With-Animado
3- Leer de Txt_ANIMADO
4-Modifiar Archivos de Python_ANIMADO
5-Manejo de Errores_ANIMADO
6-Leer CSV_ANIMADO
7-Pandas con CSV_ANIMADO

Programación Orientada a Objetos

0h 55m

1-- POO INTRO_ANIMADO
2-- Metodos y Clases_ANIMADO
3-- La cuenta personal_animado
4-La clase Personal_ANIMADO
5- Polimorfimos_ANIMADO
6-Data Science - Modelos de Regresión Lineal_ANIMADO

Recursión, Iteración y más

0h 30m

Procesamiento de Lenguaje Natural

0h 32m

1-Intro Animado
2-- Instalando TextBlob Animado
3-Crear un TextBlob_ANIMADO
4-Tokenizar_ANIMADO
5-Parte del habla y Noun Phrases_ANIMADO
6-- Analisis de Sentimientos_Animado
7.- Lenguaje y Traducción_ANIMADO
8-Pluralizar y Singularizar_ANIMADO
9-- Correcciones Ortograficas_ANIMADO
10-Contar Frecuencais de palabras_ANIMADO
11-- Sinonimos y Antonimos_animado
12-Stop Words_ANIMADO
13-Spacy_ANIMADO

Machine Learning - Aprendizaje de Máquina

2h 48m

1-- Intro a Machine Learning_ANIMADO
2. Intro al caso de estudio - K Vecinos más cercanos ANIMADO
3--Clasificación - Cargar el Dataset_ANIMADO
4 Clasificación - Visualizar el Dataset ANIMADO
5-Clasificación - Separar el dataset_Animado
6-- Clasificación - Crear el Modelo_ANIMADO
7-Clasificación - Entrenar el Modelo_ANIMADO
8-Clasificación-Predecir clases de dígitos_ANIMADO
9 Clasificación 2 - Metricas para la exactitud del Modelo ANIMADO
10-- Clasificación 2 - Validacion Cruzada con K-Fold_animada
11- Clasificación 2-- Varios Modelos Hasta dar con el Bueno_ANIMADO
12-ClasificaciónAjustar-Hiperparametros-ANIMADO
13- Regresion Lineal-Reglin Sencilla_Animado
14-- Regresion Lineal 2 - Cargar el Dataset_ANIMADO
15 Regresión Lineal 2 - Explorar los datos ANIMADO
16-RegresionLinealVisualizar los datos_ANIMADO
17-- Regresión Lineal 2 - Separar los Datos_ANIMADO
18-- Regresión Lineal 2 - Hacer el modelo_ANIMADO
19-- Regresion Lineal 2 - Probar el modelo_ANIMADO
20-- Regresión LIneal 2 - Visualizar los resultados_ANIMADO
21-- Regresión Lineal 2 - Métricas del Modelo ANIMADO
22- Regresión Lineal 2 - Escoger el mejor Modelo ANIMADO
23-- Aprendizaje no Supervisado - Reducción de dimensiones 1_ANIMADO
24-- Aprendizaje no Supervisado - Reduccion de Dimensiones 2_ANIMADO
25-- K-Means Clustering - Introducción_ANIMADO
26-- K-Means Clustering - Cargar el Dataset_ANIMADO
27-- K-Means Clustering - Explorar el Dataset_ANIMADO
28-- K-Means Clustering - Visualizar el dataset_animado
29-- K-Means Clustering - Usar el kmeans estimador_ANIMADO
30-- K-Means Clustering - Visualizar los datos_ANIMADO
31-- K-Means Clustering - Escoger el mejor_animado

Redes Neuronales

1h 44m

1 Intro ANIMADO
2 Redes Neuronales ANIMADO
3Tensores ANIMADO
4 Comenzando con MNIST ANIMADO
5 Cargar el Dataset_ANIMADO
6 Explorar nuestros Datos_ANIMADO
7 Preparar los datos ANIMADO
8 Crear la red neuronal ANIMADO
9 Entrenar y Evaluar el modelo ANIMADO
10 Intro a IMDB ANIMADO
11 Cargar los Datos ANIMADO
12 Exploracion de Datos ANIMADO
13 Preparar los Datos ANIMADO
14-- Entrenar y Evaluar el modelo ANIMADO
15 Entrenar y Evaluar el modelo ANIMADO

Análisis Exploratorio de Datos 1

0h 52m

1--Introducción_ANIMADO
2-Pininos de DataFrame_ANIMADO
3-Comenzando el analisis_Animado
4-- Conociendo Precio de Venta_ANIMADO
5-- Precio de Venta vs Area Habitable_ANIMADO
6-Precio de Venta vs Sotano_Animado
7-- Precio Venta vs Calidad_ANIMADO
8-Precio de Venta vs Construccion-animado
9-Heatmap de Correlacion_animado
10-- Heatmap con Datos_ANIMADO
11-- Pairplot entre SalePrice y Otros_animado

Análisis Exploratorio de Datos 2

0h 33m

1- Intro e importacion de datos_Animado
2-Operaciones con Datos_ANIMADO
BuscarV o Merge_ANIMADO
Tablas Dinámicas_ANIMADO

Al terminar este curso de Python podrás analizar y visualizar millones de datos sin problemas – mejor que Excel o Power Pivot.

"Este curso me ayudó para ponerme al corriente en un nuevo puesto de Data Analyst. Mucha de la información me la pedían manipularla en PANDAS en vez de Excel. Super práctico!"

Carlos Iñiguez - HP

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