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Curso acreditado de Visualizando datos con Python


Ventajas de nuestra formación

visto buenoAcceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana

visto buenoContenidos didácticos de calidad

visto buenoCalendario flexible

visto buenoProfesores especializados

ticket ciberaulaCurso acreditado por FUNDAE

Curso bonificado online

visto buenoAula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone

visto buenoOpción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)

ticket ciberaulaNos ocupamos de toda la gestión de su bonificación

ticket ciberaulaDiploma acreditativo de CIBERAULA

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Curso online de Visualizando datos con Python

Cursos bonificados Calendario: Flexible.

FUNDAE cursos Fecha disponible: Inmediata.

Cursos bonificados seguridad social Porcentaje de Bonificación: 100%

Cursos online bonificados Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

Cursos bonificados para empresas Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

cursos virtuales bonificados Temario Personalizado.




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Cursos online gratis con certificado Público Objetivo
Este curso está diseñado para analistas, científicos de datos, ingenieros y desarrolladores experimentados en Python que buscan sumergirse profundamente en el ámbito de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Los participantes deben tener un dominio intermedio de Python y estar familiarizados con las principales estructuras de datos y algoritmos. Este programa es particularmente esencial para aquellos interesados en descubrir patrones y tendencias en conjuntos de datos voluminosos, desarrollar habilidades avanzadas de visualización de datos, y aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas prácticos. Si buscas convertirte en un experto en ciencia de datos utilizando Python y deseas estar al frente de las últimas innovaciones y técnicas en el campo, este curso es para ti.
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de Visualizando datos con Python es de 20 horas, acreditadas en el Diploma del mismo.

Fecha de inicio:

Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma.
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Objetivos

Presentar datos usando algunas de las bibliotecas de visualización de datos en Python, incluyendo Matplotlib, Seaborn y Folium Usar las herramientas básicas de visualización, que incluyen gráficos de área, histogramas y gráficos de barras Usar herramientas de visualización especializadas, incluidos gráficos circulares, gráficos de caja, gráficos de dispersión y gráficos de burbujas Usar herramientas de visualización avanzadas, que incluyen gráficos de Waffle, nubes de palabras y gráficos de regresión y Seaborn Cómo crear mapas y ver datos geoespaciales

Bonificacion

Bonificación

Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará mediante descuento en el pago de los seguros sociales.
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el 75% del curso con éxito.
Modalidades

Modalidades

EN CURSOS ONLINE
Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados.
Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir.
Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso.

EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES
En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo.
cursos tripartita

Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Visualizando datos con Python es el siguiente:


1 Introducción a la ciencia de datos y sus aplicaciones

1.1 Exploración del arte de descubrir las percepciones y tendencias en los datos a lo largo de los siglos


2 Herramientas de ciencia de datos: uso práctico

2.1 Descripción general de las herramientas de ciencia de datos populares

2.2 Introducción a Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio

2.3 Características y aplicaciones prácticas de estas herramientas


3 El método de ciencia de datos

3.1 Entender la metodología detrás de la ciencia de datos

3.2 Prácticas y requisitos de la ciencia de datos

3.3 Enfoque para resolver problemas con datos y garantizar su relevancia


4 ¡Conceptos básicos de Python para Data Science!

4.1 Introducción para principiantes a Python en el contexto de la ciencia de datos

4.2 Ejercicios prácticos de laboratorio y creación de scripts en Python


5 SQL aplicado en la ciencia de datos

5.1 Introducción al lenguaje SQL y su importancia en la ciencia de datos

5.2 Técnicas para comunicar y extraer datos de bases de datos usando SQL


6 Analizando datos con Python

6.1 Uso de matrices multidimensionales en numpy

6.2 Manipulación de DataFrames con pandas

6.3 Introducción a la biblioteca SciPy y rutinas matemáticas

6.4 Aprendizaje automático con scikit-learn


7 Visualizando datos con Python

7.1 Introducción a la visualización de datos

7.2 Representación gráfica e interactiva de datos para comunicación eficiente


8 Machine Learning (aprendizaje automático) con Python: una introducción práctica

8.1 Introducción al Machine Learning y sus beneficios

8.2 Técnicas de aprendizaje supervisado y autónomo en Python


9 Ciencia de datos y aprendizaje automático

9.1 Creación de un proyecto para mostrar habilidades de ciencia de datos

9.2 Aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático en un escenario empresarial real

9.3 Construcción de un modelo predictivo



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