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El curso consta de 95 lecciones organizadas en secciones temáticas. Aprenderás desde lo básico, como configurar el entorno de Numpy, hasta conceptos avanzados esenciales para cualquier científico de datos. Así, comenzarás tu viaje en el mundo del análisis de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Una de las primeras cosas que harás es entender cómo crear y acceder a arrays. Dominarás el uso de indexación y slicing, lo que te permitirá trabajar con estructuras de datos de diferentes dimensiones. Así, tu conocimiento en Numpy se consolidará desde el primer módulo.
Además, conocerás el objeto ndarray, importante para el manejo eficiente de datos. Aprenderás sobre tipos de datos y simplemente convertir entre ellos. Esta base es vital para realizar operaciones más complejas y facilita la manipulación de datos en proyectos reales.
Una vez que tengas las bases, trabajarás con atributos de arrays y métodos para crear nuevos arrays a partir de datos existentes. Utilizarás técnicas como broadcasting e iteración, que son fundamentales para el análisis eficaz de grandes conjuntos de datos.
En el curso, aplicarás diversas funciones matemáticas, estadísticas y trigonométricas. Realizarás operaciones aritméticas como sumar, restar, multiplicar y dividir. Con el enfoque correcto, estas habilidades se volverán fundamentales en tu arsenal como analista de datos.
Por si fuera poco, aprenderás a ordenar arrays con métodos eficientes como sort() y argsort(). Estas técnicas son cruciales para manipular datos y encontrar patrones, fortaleciendo tus habilidades en Data Science.
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Etiqueta: Udemy
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