Curso NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning

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13 lecciones • 4 horas

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Curso práctico en donde aprenderás a usar la librería NumPy, que permite realizar el procesamiento avanzado de arreglos numéricos en Python, una fase esencial en cualquier proyecto de Ciencia de Datos y Machine Learning.

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Al final de este curso habrás aprendido

• Qué es NumPy
• Las diferentes técnicas para manipular arreglos (vectores y matrices) con NumPy
• Cómo realizar operaciones avanzadas sobre arreglos con NumPy
• A usar NumPy para aplicar técnicas básicas de procesamiento de datos

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Requisitos

Se sugiere haber tomado los cursos Python Nivel Básico, Python Nivel Intermedio y Python Nivel Avanzado disponibles acá en la Academia Online.

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Contenido

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A NUMPY

1 – ¿Qué es NumPy?

2 – Instalación de NumPy

MÓDULO 2: ARREGLOS EN NUMPY

3 – Creación de arreglos en NumPy

4 – Atributos básicos de un arreglo de NumPy

5 – Funciones para la creación de arreglos

6 – Listas de Python vs. Arreglos de NumPy

MÓDULO 3: OPERACIONES AVANZADAS SOBRE ARREGLOS

7 – Operadores de arreglos

8 – Métodos de un arreglo

9 – Funciones universales (ufunc) de NumPy

10 – Indexación y slicing de arreglos

11 – Copias «shallow» y «deep» en arreglos NumPy

12 – Funciones avanzadas en NumPy

MÓDULO 4: PROYECTO FINAL

13 – Clasificación de datos con el algoritmo k-means en NumPy

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