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Отзывы учащихся о курсе Análisis de datos con Python от партнера IBM Skills Network

4.7
звезд
Оценки: 44

О курсе

Aprenda a analizar datos con Python. Este curso lo llevará desde los conceptos básicos de Python hasta la exploración de muchos tipos diferentes de datos. Aprenderá a preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos, ¡y más! Tópicos cubiertos: 1) Importación de conjuntos de datos 2) Limpiar los datos 3) manipulación del marco de datos 4) Resumen de los datos 5) Creación de modelos de regresión de aprendizaje automático 6) Construcción de canalizaciones de datos El análisis de datos con Python se entregará a través de conferencias, laboratorio y asignaciones. Incluye las siguientes partes: Bibliotecas de análisis de datos: aprenderá a usar las bibliotecas Pandas, Numpy y Scipy para trabajar con un conjunto de datos de muestra. Le presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos interesantes. Luego, le presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y usaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones interesantes. Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM. OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado....

Лучшие рецензии

WB

6 сент. 2022 г.

La parte màs importante de la ciencia de datos es el análisis de los Datos, esta vez a través de Python

HC

13 сент. 2022 г.

Excelente curso, cerro varias de mis dudas y me abrio la curiosidad para poder seguir aprendiendo mas

Фильтр по:

1–14 из 14 отзывов о курсе Análisis de datos con Python

автор: Elton M C L

9 июня 2021 г.

автор: Carlos A A P

24 авг. 2021 г.

автор: cesar s

23 мар. 2022 г.

автор: Dis E C B

23 мая 2021 г.

автор: Valentina V

5 дек. 2021 г.

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7 сент. 2022 г.

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14 сент. 2022 г.

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21 нояб. 2022 г.

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7 сент. 2022 г.

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24 июня 2022 г.

автор: Juan G

9 февр. 2022 г.

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28 июля 2022 г.

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9 февр. 2022 г.

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9 нояб. 2022 г.