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Intensivo Python 2da Edición


Edificio Microsoft, Avenida Vitacura 6844, Vitacura, Chile

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El Intensivo Python está orientado a profesionales que busquen ampliar su abanico de herramientas de análisis de datos.

Entre los contenidos del curso se encuentran los siguientes:

  • Instalando Python: Anaconda, Python 3.6, Jupyter notebook, Librerías de Python
  • Jupyter notebook: Uso de interfaz, Creación de notebooks, Ejecución de comandos
  • Fundamentos del lenguaje Python: Paradigmas de programación, Sintaxis, Tipos de variables, Operadores básicos, Creación de funciones
  • Introducción a Numpy: Creación de vectores y matrices, Operaciones vectoriales, Indexación, Enmascarado booleano
  • Introducción a Pandas: Creación de Series y Dataframes, Indexación y Selección, Agregación y Agrupamiento de datos
  • Obtención de datos: Uso de Numpy y Pandas para obtención desde archivos CSV, XLSX y Bases de datos.
  • Visualización en Python: Creación de visualizaciones con Matplotlib y Searborn, Múltiples gráficos en una sola figura, Personalización de gráficos
  • Machine learning en Python: Entrenamiento de modelos usando Scikit-learn, Ingeniería de features, Regresión lineal, SVM.​

​​Requisitos técnicos:

  • Python 3.6 o superior instalado
  • Librerías Numpy y Pandas de Python
  • Jupyter Notebook
  • Los requisitos anteriores pueden ser instalados mediante la distribución Anaconda, la que se puede
  • descargar desde: https://www.anaconda.com/download

​Si eres exalumno de nuestros seminarios, o eres cliente de Metric Arts, Process Arts o Metric Learning, ANTES DE COMPRAR, PRIMERO COMUNÍCATE CON NOSOTROS para conseguir tu descuento.

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Speaker

Roberto Muñoz

Roberto es Licenciado en Astronomía y Doctor en Astrofísica de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente trabaja como Data Scientist en la empresa Metric Arts.
Cuenta con más de 5 años de experiencia en desarrollo de software y análisis de datos basado en SQL, Python y C ++.
Se especializa en procesamiento y análisis de datos, análisis estadístico y Machine Learning.

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