Introducción a la ciencia de datos con Python: manejo, limpieza y visualización de datos.
Certificado del Programa
Los usuarios que se suscriban a este curso, tienen la oportunidad de obtener un Certificado de estudios con validez SEP , verificable, imprimible y descargable (PDF) .
Para Obtener tu certificado SEP deberás presentar tu certificado de finalización de coursera. Tu membresía tiene incluida la emisión de 1 Certificado para el curso que elijas.
Si quieres cursar otro programa con certificado este tiene un costo de emisión de MXN $1,950
-
-
- Arrancando Motores 00:10:00
- Introducción a la semana 1 00:00:45
- Presentación de tu profesor 00:01:04
- Lo que encontrarás en la semana 1 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- ¿Qué es la Ciencia de Datos? 00:10:00
- Introduction to Data Science 00:03:55
- ¿Por qué Python? 00:10:00
- Introducción a Python 00:01:57
- Instalación de Python 00:04:32
- Descargas de Python/ Anaconda 00:10:00
- Explorando Juypter 00:06:39
- Presentación 00:10:00
- Presentación de la Unidad 00:10:00
- Tipos de datos en el mundo real 00:05:43
- Cuestionario: Tipos de datos 00:20:00
- Variables en Python 00:04:18
- Cuestionario: Tipos de variables 00:20:00
- Cadenas de texto y listas 00:08:19
- Cuestionario: Cadenas de texto y listas 00:20:00
- Estructuras de control 00:09:39
- Cuestionario: Estructuras de control 00:20:00
- Las funciones 00:10:00
- Funciones 00:07:40
- Cuestionario: Funciones 00:20:00
- Estructuras de datos 00:10:00
- Presentación 00:00:52
- Cuestionario: Estructura de datos 00:20:00
- Estructuras de datos en Python 00:09:57
- Cuestionario: Estructura de datos en Python 00:20:00
- Punto de control 1 00:20:00
- Cierre de la unidad 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- Bienvenido a la semana 2 00:10:00
- Introducción a la semana 2 00:00:53
- Lo que encontrarás en la semana 2 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- Pandas basic concepts 00:00:44
- Cuestionario: Dataframes en Pandas 00:20:00
- Obteniendo datos de Kaggle 00:02:08
- Tutorial 00:01:56
- Indexando en Pandas 00:11:14
- Cuestionario: Indexando en Pandas 00:20:00
- Leyendo diferentes tipos de fuentes 00:05:15
- Cuestionario: Leyendo diferentes tipos de fuentes 00:20:00
- ¿Qué es una serie? 00:00:35
- Página web 00:10:00
- Cuestionario: Series en Pandas 00:20:00
- Trabajando con series 00:05:37
- Presentación de contenidos 00:10:00
- Introducción al Web Scraping 00:01:08
- Usando Web Browser 00:02:02
- Cuestionario: Web Scraping y usando webbrowser 00:20:00
- Usando solicitud 00:15:02
- Cuestionario: Usando solicitud 00:20:00
- Usando Beautifulsoup 00:06:09
- Cuestionario: Usando beautifulsoup 00:20:00
- Presentación 00:10:00
- ¿Qué es la limpieza de datos? 00:01:09
- Preparando los datos con Kaggle 00:08:55
- Limpiando datos con Python 00:09:14
- Cuestionario: Preparando datos con Kaggle y limpiándolos con Python 00:20:00
- Limpieza de datos atípicos por cuartiles 00:05:47
- cOM 00:10:00
- Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por cuartiles 00:20:00
- Limpieza de datos atípicos mediante la desviación estándar 00:02:53
- Cuestionario: Limpieza de datos atípicos por desviación estándar 00:20:00
- Punto de control 2 00:20:00
- Cierre 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- Introducción a la semana 4 00:00:58
- Lo que encontrarás en la semana 4 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- ¿Qué es una base de datos? 00:03:55
- Recurso 4.1.1 00:10:00
- Cuestionario: ¿Qué es una base de datos? 00:20:00
- Lectura: Base de datos. 00:10:00
- Presentación 00:10:00
- ¿Qué es SQL? 00:02:32
- Recurso 4.2.1 00:10:00
- Cuestionario: ¿Qué es SQL? 00:20:00
- Lectura: Qué es y para qué sirve SQL 00:10:00
- Seleccionar: Parte 1 00:08:09
- Seleccionar: Parte 2 00:10:02
- Cuestionario: SELECT INTO 00:20:00
- Cuestionario: Insertar 00:20:00
- Select, donde y join 00:11:28
- Cuestionario: Select, Where y Join 00:20:00
- Modificar la tabla con update y delete 00:06:02
- Cuestionario: Modificando la tabla con Update y Delete 00:20:00
- Pandas con SQL 00:07:16
- Cuestionario: Pandas con SQL 00:20:00
- ¿Qué es NoSQL? 00:04:25
- Recurso 4.2.7 00:10:00
- Cuestionario: ¿Qué es NoSQL? 00:20:00
- Punto de control 4 00:20:00
- Cierre semana 4 00:01:14
- Cierre 00:10:00
- Agradecimientos 00:10:00
- Enlaces de interés 00:10:00
Comparte esta certificación.
Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
1) Aprende los conceptos básicos de ciencia de datos apoyado en Python y su ecosistema.
2) Trabaja con notebooks, manipulación de datos y visualización.
3) Crea tus primeros modelos sencillos y comunica hallazgos.
Viñetas (debajo del resumen):
• Python para datos (Pandas, Matplotlib).
• Limpieza, transformación y análisis.
• Visualización y reporte.
Habilidades:
Python, Pandas, Matplotlib, Análisis de datos, Visualización
CURSO 1: Fundamentos de Python para datos
- Tipos, estructuras y notebooks.
CURSO 2: Limpieza y exploración
- EDA y preparación.
CURSO 3: Visualización y primeros modelos
- Gráficas y modelos básicos.
CURSO 4: Mini‑proyecto
- Análisis de un dataset real.
