Ciencia de datos: Numpy
Introducción al Curso
La **Ciencia de Datos** es un campo interdisciplinario que combina estadísticas, matemáticas, programación y conocimientos específicos del dominio para extraer insights y tomar decisiones basadas en datos. Se encarga de recolectar, limpiar, analizar y visualizar grandes volúmenes de información para descubrir patrones y tendencias. En este módulo, aprenderás a utilizar NumPy, una biblioteca fundamental en Python para el cálculo numérico, que es una de las herramientas básicas utilizadas en el camino hacia la Ciencia de Datos.
¿Qué aprenderás?
- Creación y Manipulación de Arrays
- Operaciones Matemáticas y Vectorización
- Indexado y Segmentación de Arrays
- Cuadro de comandos Numpy
- Estadística, Probabilidad y Simulación con NumPy
- Funciones Estadísticas para el Análisis Exploratorio de Datos
- Aplicaciones y Simulaciones con Probabilidad
Contenido del Curso
Introducción a NumPy y a la Ciencia de Datos
Módulo para aprender a usar NumPy, una herramienta esencial para el manejo y procesamiento de datos.
1. Creación y Manipulación de Arrays
Aprende a realizar las operaciones basicas sobre un array
3. Indexado y Segmentación de Arrays
4. Actualización de Precios
5. Encontrar la Matriz Identidad de una Matriz Dada
Repasamos rápidamente todos los conceptos vistos de NumPy hasta este punto
Cuadro de comandos Numpy
Cuadro con parte de las funciones mas importantes de Nmpy
Conclusión de Numpy
Repasamos rapidamente todos los conceptos vistos de numpy hasta este punto
Numpy: Estadística, Probabilidad y Simulación con NumPy
Exploración de nociones de probabilidad, parámetros estadísticos y simulaciones con NumPy.
1. Conceptos Estadísticos Básicos
Aprenderás conceptos estadísticos como Media, Mediana, Desvío estándar, Varianza, Percentiles
2. Funciones Estadísticas para el Análisis Exploratorio de Datos
3. Aplicaciones y Simulaciones con Probabilidad
4. Análisis de Ventas Diarias
5. Simulación de Datos Demográficos
6. Simulación de Encuestas de Hogares
Conclusión
Repasamos todos los conceptos vistos de Numpy hasta este punto