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¿Cómo un curso de Python te ayudara en ciencia de datos?

¿Cómo un curso de Python te ayudara en ciencia de datos? A través de entender como esta ciencia, ahora se considera una disciplina para extraer información de los vastos volúmenes de datos disponibles.

Python, es un lenguaje de programación versátil y de alto nivel, por lo que un curso de Python no solo te proporcionará las habilidades necesarias para manejar y analizar datos, sino que también te abrirá las puertas a la ingeniería en ciencia de datos.

¿Cómo iniciar un curso de Python desde casa?

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El primer paso hacia el éxito en la ciencia de datos es dominar los fundamentos de Python. Un curso de Python te guiará a través de los conceptos básicos del lenguaje, como variables, tipos de datos, operadores, estructuras de control y funciones.

Lo que busca IBM, quien es la escuela que capacita sobre Python, es que aprendas a escribir código legible, eficiente y mantenible, lo cual es clave para cualquier proyecto de ciencia de datos. Si te interesa conocer más sobre el curso de Python y otros cursos gratuitos de IBM, no olvides seguir nuestros canales:

Además, aprenderás sobre las estructuras de datos en Python, como listas, tuplas, diccionarios y conjuntos. Las cuales, son herramientas para almacenar y manipular datos de manera efectiva. Por ejemplo, los diccionarios, que almacenan datos en pares de claves y valores, son utilizados en ciencia de datos para organizar y acceder a información de manera rápida y sencilla.

¿Cómo dominar las bibliotecas de Python para ciencia de datos?

Una de las mayores fortalezas de Python en el campo de la ciencia de datos es su vasta colección de bibliotecas y paquetes especializados. Adicionalmente, este curso de Python te introducirá a algunas de las bibliotecas más populares como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn.

Visitando cada una de estas bibliotecas de Python, encontramos que NumPy te permitirá realizar cálculos numéricos eficientes y trabajar con matrices multidimensionales, mientras que Pandas te brindará herramientas para manipular y analizar datos estructurados de manera sencilla. Matplotlib, por su parte, te ayudará a visualizar tus datos de manera atractiva y comprensible, lo cual te va permitir comunicar tus hallazgos de manera organizada.

Scikit-learn, una biblioteca de aprendizaje automático te permitirá implementar algoritmos de machine learning para realizar tareas como clasificación, regresión y agrupamiento.

Sin embargo, cuando inicies el curso de Python te recomendamos profundizar un poco más de ellas, puesto que estos conceptos son popularmente conocidos, pero solo es el 0,05% de lo que realmente tratan sus plataformas.

¿Cuándo puedo iniciar la recolección y procesamiento de datos con Python?

El curso de Python plantea los fundamentos para recolectar y procesar datos de diversas fuentes. Aprenderás a utilizar APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) para acceder a datos en línea y a realizar web scraping para extraer información de sitios web. Todo con el objetivo de recolectar y limpiar datos de fuentes antes de poder analizarlos.

Las APIs REST son un estilo arquitectónico utilizado para construir servicios web escalables y seguros. Permiten la comunicación entre diferentes sistemas a través del protocolo HTTP, facilitando el intercambio de datos de manera estandarizada. De modo que, en una API REST, los recursos (datos) se identifican mediante URLs únicas.

Ahora, para interactuar con una API REST, se realizan solicitudes utilizando herramientas como librerías de Python (requests, urllib), clientes REST o incluso el navegador web. Por lo que entender cómo dominar las bibliotecas de Python para ciencia de datos, hace parte importante del curso.

Con todo lo mencionado, te dejamos el enlace ▶️ al recurso para que aprendas cómo un curso de Python te ayudara en ciencia de datos.

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