Python For Data Science
Acerca de este curso
El curso “Python para Ciencia de Datos” está diseñado para proporcionar a los estudiantes las herramientas y habilidades necesarias para abordar proyectos de ciencia de datos con confianza y eficiencia.
Python es un lenguaje de programación versátil y potente que se ha convertido en el estándar de la industria para la manipulación de datos, análisis estadístico y aprendizaje automático.
A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a utilizar bibliotecas clave como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn, permitiéndoles realizar tareas complejas como limpieza y visualización de datos, así como la implementación de modelos predictivos. Además, se explorarán casos de uso reales que consolidarán el aprendizaje teórico con aplicaciones prácticas.
Este curso es ideal para aquellos que buscan una introducción sólida al mundo de la ciencia de datos y desean adquirir competencias que son altamente valoradas en el mercado laboral actual.
Contenido del Curso
Python For Data Science
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Clase 1
01:56:02 -
Clase 2
01:59:50 -
Clase 3
02:09:02 -
Clase 4
01:57:32 -
Clase 5
02:12:28 -
Clase 6
01:59:52 -
Clase 7
01:55:22 -
Clase 8
02:01:01 -
Proyecto Integrador
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Fin del curso
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Calificaciones y reseñas de los estudiantes
Your Instructor
Ricardo Zuñiga Beristain
Soy Ricardo Zúñiga Beristain, egresado de la Licenciatura en Actuaría por la Universidad Nacional Autónoma de México y pasante de la Maestría en Economía y Finanzas por la Universidad de Guanajuato.
Cuento con experiencia profesional en análisis económico, riesgos financieros, modelación matemática, evaluación de proyectos de inversión y desarrollo de estrategias financieras basadas en datos. A lo largo de mi trayectoria he participado en comités de riesgos e inversiones, así como en el diseño e implementación de modelos financieros avanzados bajo estándares internacionales como IFRS-9 y Basilea III.
En el ámbito académico, soy catedrático de la Licenciatura en Economía de la Universidad de Guanajuato, donde he impartido materias como Programación, Estadística Inferencial, Cálculo Vectorial y Optimización Dinámica. Además, he sido docente de cursos especializados en estadística y análisis de datos aplicados a negocios.
Mi formación se complementa con estudios y certificaciones en Finanzas, Inteligencia Artificial aplicada a negocios, minería de datos, simulación Monte Carlo y administración de riesgos financieros. Manejo herramientas como Python, R, Matlab, Stata, MySQL y diversos softwares estadísticos y financieros.
