Comienza tu aprendizaje de Python para la ciencia de datos, así como la programación en general con esta introducción al curso de Python.
Este curso de Python para principiantes lo llevará rápidamente de cero a la programación en Python en cuestión de horas y le dará una idea de cómo comenzar a trabajar con datos en Python.
Una vez completado, podrá escribir sus propios scripts de Python y realizar análisis básicos de datos prácticos utilizando nuestro entorno de laboratorio basado en Jupyter. Si quieres aprender Python desde cero, este curso es para ti.
Puede comenzar a crear sus propios proyectos de ciencia de datos y colaborar con otros científicos de datos utilizando IBM Watson Studio. Cuando se registre, recibirá acceso gratuito a Watson Studio. Comience ahora y aproveche esta plataforma y aprenda los conceptos básicos de programación, aprendizaje automático y visualización de datos con este curso introductorio.
Los objetivos de este curso son comenzar a usar Python como lenguaje de programación y darle una idea de cómo comenzar a trabajar con datos en Python.
En este curso aprenderás
- Qué es Python y por qué es útil
- La aplicación de Python a Data Science
- Cómo definir variables en Python
- Conjuntos y declaraciones condicionales en Python
- El propósito de tener funciones en Python
- Cómo operar en archivos para leer y escribir datos en Python
- Cómo usar pandas, un paquete imprescindible para cualquiera que intente el análisis de datos en Python.
- Ampliar lo que aprenderás
Plan de estudios
Módulo 1 – Conceptos básicos de Python
- Tu primer programa
- Tipos
- Expresiones y Variables
- Operaciones de cuerda
Módulo 2 – Estructuras de datos de Python
- Listas y tuplas
- Conjuntos
- Diccionarios
Módulo 3 – Fundamentos de programación de Python
Condiciones y ramificaciones
Bucles
Las funciones
Objetos y clases
Módulo 4 – Trabajando con datos en Python
Leer archivos con abierto
Escribir archivos con abierto
Cargando datos con pandas
Trabajar y guardar datos con pandas
Módulo 5 – Trabajando con matrices Numpy
Numpy 1d Arrays
Matrices 2D de Numpy