Análisis de datos con Python

Habilidades adquiridas:

• Python básico: instalación de Anaconda, configuración de Google Colab, operaciones básicas, variables y expresiones. 
• Python intermedio I: trabajo con vectores, matrices y dataframes, bucles y funciones, manipulación de datos, tipos de datos y modificación, funciones de agrupamiento y cálculo básicas, filtros complejos y de condición, medidas de tendencia central, dispersión y posición, creación de gráficos básicos. 
• Python intermedio II: división y adición de datos, importación y exportación de datos, creación de gráficos elegantes para reportes, análisis de variables cuantitativas y cualitativas, matriz de correlaciones, gráficos de dispersión, detección e imputación de valores atípicos. 
• Python intermedio III: modelos lineales y de regresión, estadística inferencial, pruebas de hipótesis, exposición de trabajos en la nube utilizando Google Colab o servidores virtuales, introducción a Databricks para el manejo de big data, introducción al aprendizaje automático (Machine Learning) con modelos supervisados.