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Curso de Python para Ciencia de Datos

Curso de Python para Ciencia de Datos

Nivel Básico
33 clases
5 horas de contenido
8 horas de práctica

Maneja y analiza datos con Python, NumPy y Pandas. Limpia, transforma, visualiza información y crea portafolios aplicando técnicas de ciencia de datos y gráficos en Matplotlib.

Clases del curso

NumPy

Pandas

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Carli Code

Carli Code

Investigadora de IA y divulgadora de tecnología. Teacher In House en Platzi.

🧠Machine Learning and Data Science Lover.

🤳🏽Creadora de contenidos tech en TikTok e Instagram.

👩‍💻Promotora de educación en programación e IA.

👩‍🏫Teacher In House en Platzi.

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conocimientos previos

  • Programación en Python.
  • Estadística básica
  • Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.

software y recursos necesarios

  • Google Colab
  • VSCode
Opiniones del curso

4.7 · 172 opiniones

Luis Manuel Brito Romerohttps://static.platzi.com/media/flags/VE.png

Luis Manuel Brito Romero

@LuismaBR·

Al principio tuve que repasar conceptos de matematicas pero tuve una buena experiencia ya que las matematicas siempre estaran en el dia a dia y mas si estas en el mundo de la tecnologia. Muy bueno.

Gevir Adrian Corrales Tezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Gevir Adrian Corrales Tez

@gevirtez7301·

Gracias, muy bueno el curso

Yuri Vladimir Llanos Aizahttps://static.platzi.com/media/flags/BO.png

Yuri Vladimir Llanos Aiza

@yvladimir.llanosa·

Excelente docente, la explicación bastante practica.

David Ricardo Acevedo Madariagahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

David Ricardo Acevedo Madariaga

@dacevedom·

Excelente contenido, muy bien explicado

Laura Viviana Rojas Dulceyhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Laura Viviana Rojas Dulcey

@lauraviviana8897·

Buen curso. Sin embargo, sería bueno ir comentando cada línea del código indicando su función en él, para los principiantes.

Joan Manuel Baquero Bastohttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

Joan Manuel Baquero Basto

@jbaquerob·

Me encantó la manera de explicar el código y los ejercicios prácticos. Seguiré accediendo a este curso cuando necesite recordar algunos conceptos.

JEAN BERNALhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

JEAN BERNAL

@jeanbernal201417685·

Excelente curso

Jaime Andrés Torres Duquehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Jaime Andrés Torres Duque

@mr.chocolate.todu·

Es muy básico pero muy fácil de entender.

Manuel Valdebenitohttps://static.platzi.com/media/flags/CL.png

Manuel Valdebenito

@manuel-valdebenito·

La profe explica todo muy claro

Nelson Neyen Marquez Romerohttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

Nelson Neyen Marquez Romero

@nelsonneyenmr·

Felicitaciones por este curso equipo de Platzi!!! genera apertura mental total!!!

Juan Abel Callupe Cuevahttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

Juan Abel Callupe Cueva

@juan.callupe384·

Muy bueno

Dender Adrian Pernia Valerohttps://static.platzi.com/media/flags/VE.png

Dender Adrian Pernia Valero

@denderpernia·

Excelente Contenido

Oreth Díaz Hernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Oreth Díaz Hernández

@oreth2dh·

Es un curso muy bueno para iniciar, creo que lo que más destaca son los ejercicios aplicados, se refuerza más el conocimiento y nos da una mejor idea de como utilizar las herramientas que ofrece cada una de las librerías.

Pamela Natalie Reintsch Ortizhttps://static.platzi.com/media/flags/BE.png

Pamela Natalie Reintsch Ortiz

@pamelareintsch.pr·

Carly es excelente! El curso es ideal para personas que ya tienen conocimientos sobre Ciencia de Datos. Ojo! no confundirse! Este curso no ensena data science cómo tal. Sino mas bien, explora las herramientas que ofrece Python para tales fines.

José Caraballohttps://static.platzi.com/media/flags/VE.png

José Caraballo

@jos0rex99·

fue dificil

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@juanvinasco·

excelente curso

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@rene.fuquene·

curso interesante

Rene Fuquenehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Rene Fuquene

@ener.t2·

Excelente curso

Edwin Andres Legro Agudelohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Edwin Andres Legro Agudelo

@elegro·

Muchas gracias son principios claves en el Análisis de Datos.

Antonio Ramón Molina Simancashttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

Antonio Ramón Molina Simancas

@amolinasimancas·

Realmente no miré el curso... sólo rendí el exámen para mantener la ruta al día

Patricio Sánchez Fernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

Patricio Sánchez Fernández

@patricio.sanchez.fernandez·

Excelente curso, muy bien explicado.

JHON ERIK BERMUDEZ BARRERAhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA

@artisfb1·

Gracias Platzi! la mejor educacion

Dayana Castillohttps://static.platzi.com/media/flags/ecuador.png

Dayana Castillo

@dc198029·

La explicación es muy buena:3

Ivan Romanhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Ivan Roman

@ivan-roman-berlin·

100% recomendado

José Reinaldo Duque Sernahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

José Reinaldo Duque Serna

@reinaldodu·

Excelente curso para iniciar en el mundo de pandas y numpy. Muy recomendado!

Iván Villarroelhttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

Iván Villarroel

@SugarGOD·

Excelente, me vino de maravilla para desoxidarme. Estoy listo para repasar con buena base todo lo de estadística, probabilidad, cálculo y álgebra lineal. Posteriormente machine learning, análisis exploratorio y puesta en producción.

Laura Juliana Piraneque Esquivelhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Laura Juliana Piraneque Esquivel

@laurapiraneque14·

La explicación del curso es excelente, y el contenido es muy acertado.

Roger Christian Cansaya Olazabalhttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

Roger Christian Cansaya Olazabal

@roger-cansaya-olazabal·

Excelente repaso

Carlos Andres Reyes Peñahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Carlos Andres Reyes Peña

@careyes073·

thanks

Javier Agudelohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Javier Agudelo

@Javierxd1·

Un curso fundamental para el trabajo con datos. Todas las librerias son fundamentales para trabajar en ciencias de datos.

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