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In this course, you will :
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Conocimiento efectivo de herramientas de Ciencia de Datos como Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio.
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Técnicas de Análisis Estadístico, como Estadística Descriptiva, Visualización de Datos, Distribución de Probabilidades, Pruebas de Hipótesis
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Fundamentos de Bases de Datos Relacionales, incluyendo el lenguaje de consulta SQL, sentencias Select, ordenación y filtrado.
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Fundamentos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos, lógica, trabajo con archivos, llamada a APIs como Pandas y Numpy
Syllabus :
- Herramientas para la ciencia de datos
- Python para Data Science y AI
- Estadísticas para la Ciencia de Datos con Python
- Bases de datos y SQL para ciencia de datos
