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课程主页: https://www.udemy.com/course/1master-en-ciencia-de-datos-datascience/
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**课程名称：** 数据科学硕士 / Data Science **课程概述：** 本课程旨在教授学员数据科学的基础知识和实践技能，重点关注数据的**清洗、预处理、探索性分析、可视化以及实际项目应用**。学员将学习如何使用 Python 中的 **Pandas 和 NumPy** 库来高效地处理和准备数据，并利用 **Seaborn 和 Matplotlib** 进行数据可视化，以发现模式和洞察。 **课程主要内容包括：** 1. **数据清洗与预处理：** 掌握处理缺失值、删除重复项、异常值检测与处理以及变量转换等核心技术，为数据分析奠定基础。 2. **探索性数据分析 (EDA) 与模式识别：** 学习通过描述性统计和高级可视化技术（如 Seaborn, Matplotlib）来分析数据结构，发现变量间的相关性、分布和关系。 3. **数据归一化与编码：** 探索数据归一化、标准化以及分类变量编码等关键技术，以优化数据质量，适配预测模型。 4. **数据可视化与分析：** 学习创建动态、易于理解的图表，如直方图、箱线图、散点图矩阵和热力图，用于直观地检测数据模式和异常。 5. **实践项目与真实应用：** * **项目一：保险数据分析** - 分析保险公司客户和索赔数据，识别影响保费和客户风险的关键因素。 * **项目二：恶意软件数据分析** - 分析恶意软件数据集，识别网络攻击模式，预防安全漏洞。 **学成收获：** 完成本课程后，学员将能够使用 Python 对数据进行有效的分析，并为高级数据科学和机器学习应用准备高质量的数据。
cupón JUNIO: 113EC0A79128E4321A231 - Introducción a la Limpieza y Preprocesado de DatosDomina las bases del preprocesamiento de datos: tratamiento de valores nulos, eliminación de duplicados, manejo de datos atípicos y transformación de variables. Aprenderás a preparar datasets con Pandas y NumPy para su correcto análisis.2 - Exploración de Datos (EDA) y Detección de PatronesAprende a analizar la estructura de los datos y descubrir patrones clave mediante estadísticas descriptivas y visualizaciones avanzadas con Seaborn y Matplotlib. Identificarás correlaciones, distribuciones y relaciones entre variables.3 - Normalización y Codificación de DatosExplora técnicas esenciales como la normalización, estandarización y codificación de variables categóricas para optimizar la calidad de los datos antes de alimentar modelos predictivos.4 - Visualización y Análisis de DatosCrea gráficos dinámicos e interpretativos para facilitar la comprensión de los datos. Aprenderás a generar histogramas, boxplots, pairplots y heatmaps para detectar patrones y anomalías en los datasets.5 - Proyectos Prácticos y Aplicaciones Reales- Proyecto 1: Análisis de Datos en SegurosEn este proyecto, trabajarás con datos de una empresa de seguros para detectar factores clave que influyen en los costos de las pólizas y el riesgo de clientes. Aprenderás a:- Limpiar y transformar datos de clientes y siniestros.- Aplicar técnicas de EDA para identificar tendencias y anomalías.- Utilizar estadísticas descriptivas y visualización para la toma de decisiones.- Preparar datos para modelos predictivos de riesgos.- Proyecto 2: Análisis de Datos de MalwareEn este caso práctico, analizarás un dataset con información de software malicioso para detectar patrones en ataques cibernéticos y prevenir vulnerabilidades. Te enfocarás en:- Limpieza y estructuración de datos de malware.- Exploración visual para identificar características relevantes.- Aplicación de técnicas de preprocesado para mejorar la calidad del dataset.analizar datos con Python, preparando información de alta calidad para aplicaciones avanzadas en ciencia de datos y machine learning.
