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课程主页: https://www.udemy.com/course/0master-en-ciencia-de-datos-datascience/
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**课程概述：数据科学入门与实践 (Python)** 本课程为数据科学领域提供了坚实的基础，核心在于Python及其关键库的应用。课程内容涵盖了从Python基础语法到高级统计分析和数据可视化的全过程，并辅以两个真实的实践项目，旨在培养学员解决实际数据问题的能力。 **课程亮点：** 1. **Python基础与数据处理：** 掌握Python的核心概念，包括变量、数据结构（列表、字典）、函数等，重点在于如何高效地处理和组织数据。 2. **核心数据科学库：** 学习并应用Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等必备库，用于数据清洗、转换、统计分析和可视化，将原始数据转化为有价值的信息。 3. **经典统计学应用：** 深入理解并运用t检验、z检验、ANOVA（方差分析）和卡方检验等统计方法，分析样本差异、多组比较、假设检验以及分类变量的关系，并通过真实数据集进行解读。 4. **高效数据可视化：** 利用Matplotlib和Seaborn创建具有影响力的可视化图表（如直方图、散点图、箱线图、热力图），以揭示数据趋势、模式，辅助决策。 5. **实战项目驱动：** * **项目一：网站流量A/B测试：** 学习如何使用Pandas对网站流量数据进行清洗和探索，应用统计检验（如t检验、假设检验）比较不同页面版本的转化率，并通过可视化展示结果，最终生成可操作的报告以优化网站性能。 * **项目二：银行客户数据探索与预处理：** 分析金融数据集，运用Pandas和NumPy进行数据清洗和转换，利用Seaborn进行探索性可视化以识别趋势和相关性，应用描述性统计理解客户行为，并为后续的机器学习模型准备数据集。 完成本课程后，学员将能够熟练运用Python及其生态系统进行数据科学研究、信息探索，并做出基于证据的决策。
cupón JUNIO: C293F29345BEA13B37CC1 - Introducción a Python para DatosDomina las bases de Python con un enfoque en el análisis de datos: variables, estructuras de datos, funciones y más. Entenderás cómo trabajar con listas, diccionarios y estructuras de control que te permitirán manipular información eficientemente.2 - Librerías Esenciales de Data ScienceAprende a manejar herramientas clave como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn para manipular y visualizar datos de manera efectiva. Trabajarás con DataFrames, realizarás operaciones matemáticas y transformarás conjuntos de datos en información valiosa.3 - Estadística Clásica con PythonExplora conceptos fundamentales de estadística, incluyendo:- Pruebas t y z para comparar muestras y evaluar diferencias significativas.- ANOVA (Análisis de Varianza) para comparar múltiples grupos.- Pruebas de hipótesis para validar supuestos estadísticos.- Chi-cuadrado para analizar relaciones entre variables categóricas.Aplicarás estos métodos en datasets reales, interpretando resultados y extrayendo conclusiones.4 - Visualización Aplicada a DatosCrea gráficos impactantes para explorar tendencias y patrones con Matplotlib y Seaborn. Aprenderás a generar histogramas, gráficos de dispersión, boxplots y heatmaps para optimizar la interpretación de datos y facilitar la toma de decisiones.5 - Proyectos Prácticos y Aplicaciones RealesProyecto 1: A/B Testing en tráfico webEn este proyecto, trabajarás con datos de tráfico web de una empresa para evaluar el impacto de dos versiones de una página en las conversiones de los usuarios. Aprenderás a:- Limpiar y explorar datos de tráfico web con Pandas.- Aplicar pruebas estadísticas como prueba t y prueba de hipótesis para comparar tasas de conversión.- Visualizar los resultados y tomar decisiones basadas en datos.- Generar un informe con conclusiones accionables para optimizar el rendimiento del sitio web.Proyecto 2: Exploración de datos bancarios para Machine LearningEn este caso práctico, analizarás un dataset financiero con información de clientes bancarios para detectar patrones y preparar datos para modelos de Machine Learning. Te enfocarás en:- Limpieza y transformación de datos con Pandas y NumPy.- Exploración visual con Seaborn para identificar tendencias y correlaciones.- Aplicación de estadística descriptiva para entender el comportamiento de los clientes.- Preparación del dataset para alimentar modelos de predicción en etapas futuras.Este curso te dará una base sólida para aplicar Python en la ciencia de datos, exploración de información y toma de decisiones basada en evidencia.
