Python 3 Data Science - Curso de series temporales con pandas

Python 3 Data Science - Curso de series temporales con pandas

Aprenda NumPy, Matplotlib, Jupyter, Pandas, Plotly, Altair, Seaborn y Análisis de series de tiempo en un solo curso

Lo que aprenderás

Python 3 Data Science - Curso de series temporales con pandas

  • Comprender el ecosistema científico de Python
  • Comprender la ciencia de datos, los pandas y la trama
  • Aprenda los conceptos básicos de NumPy Fundamentals
  • Visualización de datos avanzada
  • Aprenda técnicas de adquisición de datos
  • Álgebra lineal y matrices
  • Serie temporal con pandas
  • Series temporales con Plotly, Matplotlib, Altair y Seaborn

Requisitos

  • PC con Windows / Raspberry Pi con conexión a Internet
  • Celo y entusiasmo por aprender cosas nuevas.
  • un deseo ardiente de llevar tu carrera al siguiente nivel
  • Programación básica y conceptos básicos de programación en Python
  • Los conocimientos básicos de matemáticas serán muy apreciados.

Descripción

¡Conviértase en un maestro en adquisición de datos, visualización y análisis de series de tiempo con Python 3 y adquiera una de las habilidades más solicitadas por los empleadores del siglo XXI! Un profesional de ciencia de datos de nivel experto puede ganar un mínimo de $ 100000 (cinco ceros después de 1) en la economía actual.

Este curso le enseñará Data Science y Time Series de una manera muy práctica, ¡con cada conferencia viene un video de programación y un cuaderno de Jupyter correspondiente que tiene código Python 3! ¡Aprenda de la manera que sea mejor para usted!

Comenzaremos ayudándolo a instalar Python3, NumPy, matplotlib, Jupyter, Pandas y Plotly en su ordenador con Windows y Raspberry Pi.

Cubrimos una amplia variedad de temas, que incluyen:


  • Conceptos básicos del ecosistema científico de Python
  • Los fundamentos de los pandas
  • Conceptos básicos de NumPy y Matplotlib
  • Instalación de Python 3 en Windows
  • Configuración de Raspberry Pi
  • Recorrido por el entorno Python 3 en Raspberry Pi
  • Instalación y conceptos básicos de Jupyter
  • NumPy Ndarrays
  • Rutinas de creación de matrices
  • Visualización básica con Matplotlib
  • Manipulación Ndarray
  • Generación aleatoria de matrices
  • Operaciones bit a bit
  • Funciones estadísticas
  • Conceptos básicos de Matplotlib
  • Instalación de SciPy y Pandas
  • Álgebra lineal con NumPy y SciPy
  • Adquisición de datos con Python 3
  • MySQL y Python 3
  • Adquisición de datos con Pandas
  • Dataframes y series en Pandas
  • Series temporales en pandas
  • Análisis de series de tiempo con Matplotlib, Plotly, Seaborn y Altair
LEER
Aprender Python / Cómo convertirse en un programador eficaz de Python
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