Ruta de Preparation for Data Science - Aprendizaje en Línea con Certificado

Preparation for Data Science

Intermediate

4.6

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19k+ Learners

Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …

219

Chapters

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185

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AI Assistant

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Resultados

Track content

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Testimonios

Características

Precios

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Testimonios

Características

Precios

Learning track content

What is Data Science?

Numpy in a Nutshell

Pandas First Steps. Advanced Techniques in Pandas

Probability Theory Basics

Learning Statistics with Python

Probability Theory Mastring

In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.

What is NumPy?

Function array()

Basic Array Creation Quiz

In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.

1-D Arrays

Mathematical Operations with 1-D Arrays

2-D Arrays

3-D Arrays

Multidimensional Arrays Quiz

In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.

Access Array Elements

Match Math Operations

Access 2-D and 3-D Arrays

Match the Slicing

Negative Indexing

Match the Indices

Get One Dimensional Array Using Slice and Only Positive Indexes

Get One Dimensional Array Using Only Negative Indexes

In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().

Creating NumPy Arrays

Manipulating and Indexing

Basic Statistical Operations

Linear Algebra Operations

Reshaping and Stacking

Saving and Loading Arrays to/from Files

Sumérgete en los fundamentos de la biblioteca pandas. Creación y manipulación de Series y DataFrames. Exploración de su estructura. Desarrollo de confianza en la realización de operaciones esenciales de datos.

¿Qué Es Pandas?

Series

Desafío: Creación de una Serie

DataFrame

Cuestionario: Creación de una Serie

Cuestionario: Creación de un DataFrame

Agregar una Nueva Columna

Insertar una Nueva Columna

Eliminación de una Fila/Columna

Cuestionario: Emparejando las Funciones

Trabajando con Columnas

Cuestionario: Extracción de Columnas

Fundamentos de Iloc[]

Desafío: Uso de iloc[]

Domina cómo cargar y gestionar datos desde archivos CSV y TXT. Adquiere experiencia práctica importando conjuntos de datos y preparándolos para análisis posteriores utilizando herramientas de pandas.

Archivos CSV

Archivos Txt

Cuestionario: Trabajo con Archivos

Cuestionario: Acceso a las Columnas

Aprenda a explorar, limpiar y resumir datos de manera efectiva. Comprenda cómo manejar valores faltantes, extraer información y realizar operaciones estadísticas básicas con pandas.

Visualización de los Datos

Cuestionario: Uso de head()

Cuestionario: head(), tail() y sample()

Explorando el Conjunto de Datos

Nombres de Columnas y Tipos de Datos

Encontrar Valores Nulos

Cuestionario: Identificación de Valores Nulos

Desafío: Eliminación de Valores Nulos

Desafío: Rellenar Valores Nulos

Cuestionario: Valores Nulos

Descripción de los Datos

Max() y Min()

Cuestionario: Operaciones Estadísticas

Sum() y Count()

Valores Únicos

Esta sección le enseñará cómo mostrar columnas específicas por sus títulos o índices. Además, se familiarizará con las formas en que puede seleccionar filas por sus índices.

Mostrar Columnas por Título

Mostrar Filas por Índice

Selección de Filas y Columnas Específicas

Aprendiendo Más Sobre la Indexación

Familiarización con las Funciones Lambda

Ampliación de la Funcionalidad del Atributo .iloc[]

Aquí aprenderá a extraer datos que cumplen condiciones específicas. Además, aprenderá a combinarlas e incluso a crear las suyas propias.

Establecimiento de Condición

Selección de Datos Basada en Condición

Manejo de Varias Condiciones

Embelleciendo Tu Código

Cuestionario de Condiciones

En esta sección, ampliará su conocimiento sobre el establecimiento de diferentes condiciones de datos. Aprenderá a verificar si sus datos se encuentran en una lista definida de valores o entre dos valores. También aprenderá a encontrar los valores más grandes y más pequeños.

¿Están los Datos en...?

Combinando Tus Conocimientos

Método Between

Extracción de Datos Específicos

Encontrar los Valores Más Pequeños de una Columna

Encontrar los Valores Más Grandes de una Columna

Encontrar la Correlación

Esta sección es una de las más fascinantes del curso. Aquí aprenderá cómo agrupar datos de diferentes maneras. Le ayudará a trabajar como analista de datos para obtener información sobre grupos de datos específicos.

Familiarización con el Método .groupby()

Agrupación por Varias Columnas

Agrupación Compleja

Agrupamiento Avanzado

Gestión de Tablas Dinámicas

Creación de una Tabla Dinámica

Esta sección es una de las más significativas para un analista de datos, ya que si los datos contienen valores faltantes o en un formato incorrecto, será imposible trabajar con ellos. Por lo tanto, aquí aprenderá cómo tratar dichos valores inapropiados.

Verificación de Valores Faltantes

Cálculo del Número de Valores Faltantes

¿Qué Haremos con los Valores NaN?

¿Cómo Eliminar Solo los Valores NaN?

Relleno de Valores Faltantes

Gestión de Variables Categóricas

Verificación del Tipo de Columna

Gestión de una Columna Incorrecta

Renombrar la Columna

Introduction

DataFrames

Import and Export Files

Filtering the DataFrame

Grouping in Pandas

Data Cleaning

Merging in Pandas

Let's start with some basic definitions and concepts we'll use later. Consider the idea of a function, a numerical sequence, and its sum, and also understand what a coordinate system's basis is.

What is a Function?

What are Number Series?

Sum of Elements of The Series

Challenge: Calculating Sum of Geometric Progression

Vectors and Matrices

The simplest and most commonly used type of relationship is the linear relationship. Linear algebra is a branch of higher mathematics entirely devoted to linear functions and linear spaces. Let's look at some of the most important topics in linear algebra: vectors, matrices, solving linear equations, and solving the spectral problem for matrices.

Numerical Operations on Vectors and Matrices

Challenge: Calculate the Matrix Multiplication Result

Matrix Determinant

Scaling Factor of the Linear Transformation

Challenge: Figures' Linear Transformations

Inversed and Transposed Matrices

System of Linear Equations

Challenge: Solving the Task Using SLE

Eigenvalues and Eigenvectors

Mathematical analysis is a discipline that allows you to analyze functions according to various criteria. Consider how to check numerical sequences for convergence, find the maximum/minimum values of functions, solve nonlinear equations, and use integrals to solve applied problems.

Derivative of the Function

Partial Derivative of the Function

Challenge: Solving Task Using Derivative

Optimization Problem

Challenge: Solving the Optimisation Problem

Gradient Descent Method

Challenge: Optimising Function Of Multiple Variables

Comenzaremos nuestro aprendizaje de la teoría de la probabilidad considerando algunas definiciones y reglas básicas: qué es un experimento estocástico y un evento aleatorio, qué es la independencia e incompatibilidad de eventos en el contexto de la teoría de la probabilidad, qué es la probabilidad y cómo podemos calcular las probabilidades de diferentes eventos elementales.

Experimento Estocástico y Suceso Aleatorio

Probabilidad y Sus Propiedades

Probabilidad Geométrica

Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando Probabilidad Geométrica

Independencia e Incompatibilidad de Sucesos Aleatorios

Probabilidad Condicional

En tareas de la vida real, a menudo debemos enfrentar relaciones complejas y, como resultado, calcular probabilidades de varios eventos o de eventos que dependen entre sí. Analicemos cómo podemos hacerlo utilizando la teoría de la probabilidad.

Principio de Inclusión-Exclusión

Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando el Principio de Inclusión-Exclusión

La Regla de Multiplicación de la Probabilidad

Ley de la Probabilidad Total

Teorema de Bayes

Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando el Teorema de Bayes

Para resolver muchos problemas reales en la teoría de la probabilidad, se han creado modelos especiales que describen una situación particular. Consideremos algunos de los modelos más utilizados que pueden emplearse para describir ciertos resultados discretos de experimentos estocásticos.

Distribución Binomial

Desafío: Resolución de Tareas Utilizando la Distribución Binomial

Distribución Multinomial

Distribución Geométrica

Distribución de Poisson

Desafío: Resolución de Tareas Utilizando la Distribución de Poisson

¿Qué sucede si el resultado de un experimento estocástico no puede describirse mediante un valor discreto? Para esto, se utilizan modelos que trabajan con valores continuos. Considera los modelos más populares de este tipo.

Distribución Uniforme Continua

Distribución Exponencial

Desafío: Resolución de Tarea Utilizando la Distribución Exponencial

Distribución Gaussiana

Desafío: Resolución de Tareas Utilizando la Distribución Gaussiana

A menudo nos enfrentamos a la tarea de verificar la dependencia de los resultados de diferentes experimentos estocásticos entre sí. Además, es necesario no solo evaluar la presencia de dependencias, sino también cuantificar de alguna manera el grado de dichas dependencias. Para resolver estos problemas, podemos utilizar la covarianza y la correlación.

¿Qué es la covarianza?

¿Qué es la Correlación?

Desafío: Resolución de la Tarea Utilizando Correlación

Descubra los principios estadísticos fundamentales, incluidos los tipos de datos, las medidas de tendencia central y las diferencias clave entre muestras y poblaciones.

Valor Mediano de un Número Par de Valores

Media o Mediana

Valor Modal

Cuestionario de Estadística Descriptiva

Aprenda a calcular e interpretar la media, mediana y moda utilizando Python. Practique estas operaciones con pandas para analizar conjuntos de datos reales.

Examinar el Conjunto de Datos

Cálculo de Valores de Media y Mediana con Python

Estadísticas con Pandas

Calcular la Media y la Mediana Salarial

Comprender cómo la varianza y la desviación estándar miden la dispersión de los datos. Aprender a calcular ambas manualmente y utilizando herramientas de Python.

Varianza Poblacional

Varianza Muestral

Calcular la Varianza con Python

Desviación Estándar

Desviación Estándar con Python

Cálculo de la Varianza y la Desviación Estándar

Explora cómo la covarianza y la correlación describen las relaciones entre variables. Practica el cálculo y la comparación de ambas métricas en Python.

Covarianza

Correlación

Cuestionario de Covarianza y Correlación

Calcular Covarianza y Correlación

Domina los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales. Utiliza NumPy, pandas y bibliotecas de visualización para calcular e interpretar intervalos con datos reales.

Explorar el Conjunto de Datos

Intervalo de Confianza

Cálculo del Intervalo de Confianza con Python

Cuestionario Sobre el Ancho del Intervalo de Confianza

Calcular Intervalo de Confianza del 95%

Cálculo Avanzado de Intervalos de Confianza con Python

Emparejar las Funciones

Aprenda los fundamentos de las pruebas de hipótesis y la prueba t. Comprenda cómo diseñar, realizar e interpretar pruebas utilizando Python para respaldar decisiones basadas en datos.

Qué Es la Prueba T

Hipótesis

T-Test Matemáticamente

Prueba Unilateral y Prueba Bilateral

Supuestos del T-Test

Realización de una Prueba t en Python

Realizar una Prueba T

T de Student Pareada

Now we will understand some fundamental theoretical concepts which are used in solving real live tasks: absolutely continuous and discrete random variables, probability density function, cumulative distribution function, the characteristics of a random variable, etc.

Course Overview

Absolutely Continuous and Discrete Random Variables

Cumulative Distribution Functions and Probability Density Functions

Characteristics of Random Variables

Random Vectors

Useful Properties of the Gaussian Distribution

Challenge: Detecting Outliers Using 3-Sigma Rule

The limit theorems of probability theory are fundamental laws of probability theory that are often used in practice in a wide variety of areas, such as: building confidence intervals, estimating distribution parameters, providing A/B testings, creating ensembles of ML models, etc. Now we will consider two of the most commonly used: the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem.

Law of Large Numbers

Law of Large Numbers for Bernoulli Process

Challenge: Estimate Mean Value Using Law of Large Numbers

Central Limit Theorem

Challenge: Application of the CLT to Solving Real Problem

When we work with real data we usually do not know from which distribution this data was obtained. In order to determine this, we must be able to correctly estimate the parameters of this distribution and the type of distribution, which we will learn to do in this section.

General population. Samples. Population parameters.

Momentum estimation. Maximum Likelihood Estimation

Challenge: Estimate Parameters of Chi-square Distribution

Unbiased Estimation

Challenge: Checking Bias of An Estimation Using Simulation

Consistent Estimation

Efficient Estimation

Confidence Intervals for Population Parameters

Challenge: Confidence Interval for Exponential Distribution Parameter

We have already learned how to estimate the parameters of the population. But to estimate the parameter, we make an assumption about the population distribution. Can we say that our assumption is correct? How do we prove that the estimated parameters are the real parameters of the population? Can we show that two sets of samples are independent? To answer these questions, it is necessary to consider the concept of hypothesis testing.

What is Statistic Hypothesis? Type 1 and Type 2 Errors

What is P-value?

Comparing Means of Two Different Datasets

Challenge: Using CLT to Compare Mean Values of Non-Gaussian Datasets

Challenge: Resampling Approach to Compare Mean Values of the Datasets

Testing the Hypothesis of Independence of Two Random Variables

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Introducción a Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general. A diferencia de lenguajes como HTML, CSS y JavaScript, que se utilizan principalmente en el desarrollo web, Python destaca por su versatilidad en múltiples dominios, incluyendo el desarrollo de software, la ciencia de datos y el desarrollo back-end. Este curso te guiará a través de los conceptos fundamentales de Python, proporcionándote las habilidades necesarias para crear tus propias funciones al finalizar el programa.

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Tipos de Datos en Python

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Introducción al Aprendizaje Automático con Python

El aprendizaje automático se utiliza actualmente en todas partes. ¿Quieres aprenderlo por ti mismo? Este curso es una introducción al mundo del aprendizaje automático para que puedas aprender los conceptos básicos, trabajar con Scikit-learn – la biblioteca más popular para ML – y construir tu primer proyecto de aprendizaje automático. Este curso está dirigido a estudiantes con conocimientos básicos de Python, Pandas y Numpy.

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Functional Programming Concepts in Python

In this course, you will learn advanced topics such as function arguments, iterators, generators, closures, and decorators. Dozens of practice exercises will help you grasp these topics.

Python Structural Programming

You will acquire practical skills in Python's modules and imports for efficient code management. Master advanced Error Handling techniques for more reliable applications, automate file operations with File Handling, and learn robust testing strategies with Pytest and Unittest to ensure your code's integrity.

Realización de Pruebas A/B

En el mundo empresarial, tomar decisiones basadas en datos concretos en lugar de la intuición puede ser la clave del éxito. Este curso se centra en una técnica crucial: el análisis de datos de pruebas A/B. El eje central del curso es un proyecto en el que realizarás un análisis detallado de una prueba A/B. Este proyecto, que puedes incluir en tu CV, está alojado en Codefinity, lo que te permite perfeccionarlo continuamente y demostrar tu creciente experiencia.

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