Intermediate Python Data Science Learning Path

Introduction to Python programming for data analysis. Learn pandas, numpy, and visualization libraries for data science.

Complete data science workflow specialization covering data cleaning, analysis, visualization, and machine learning applications.

The third course in the DeepLearning.AI specialization, focusing on the fundamentals of probability and statistics for machine learning and data science.

Offered by IBM, this course provides a hands-on approach to statistical analysis using Python. It covers descriptive statistics, probability distributions, hypothesis testing, and regression analysis.

This specialization covers the foundational concepts of data science, including data wrangling and visualization as part of the exploratory data analysis process.

This program is designed for business leaders who want to understand the fundamentals of data science and how to apply it in their organizations. It covers key concepts, including machine learning and regression.

This course focuses on the data preparation phase of machine learning projects, including techniques for cleaning and transforming data using Python.

Python for Machine Learning & Data Science Masterclass

Johns Hopkins Data Science Specialization

University of Michigan Applied Data Science with Python

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

Introduction to Data Science with Python

Comprehensive ML course covering regression, classification, clustering, deep learning, NLP, reinforcement learning.

Python for Data Science Essential Training

Python for Data Analysis and Visualization

SQL for Data Science and Machine Learning

IBM What is Data Science?Course

Para entender cómo organizaciones como Google, Amazon e incluso Udemy utilizan el Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) para extraer el significado y los conocimientos de enormes conjuntos de datos , este curso de Machine Learning te proporciona lo esencial. Según Glassdoor y Indeed, los científicos de datos ganaron un sueldo medio de 120.000 dólares, ¡y eso es solo la norma!Cuando se trata de ser atractivo, los científicos de datos ya lo son. En un mercado laboral altamente competitivo, es difícil retenerlos una vez contratados. Las personas con una mezcla única de formación científica, experiencia informática y capacidad de análisis son difíciles de encontrar.Al igual que los "quants" de Wall Street de los años ochenta y noventa, se espera que los científicos de datos de hoy en día tengan un conjunto de habilidades similares. Las personas con formación en física y matemáticas acudieron a los bancos de inversión ya los fondos de cobertura en aquella época porque pudieron idear algoritmos y métodos de datos novedosos.Dicho esto, la ciencia de los datos se está convirtiendo en una de las ocupaciones más adecuadas para el éxito en el siglo XXI. Se trata de una profesión informatizada, basada en la programación y de naturaleza analítica. Por lo tanto, no es de extrañar que la necesidad de científicos de datos haya preocupado en el mercado laboral en los últimos años.La oferta, en cambio, ha sido bastante restringida. Es un reto conseguir los conocimientos y habilidades necesarios para ser contratado como científico de datos .En este curso, las notaciones y matemáticas la jerga se reducen a lo más básico, cada tema se explica en un lenguaje sencillo, lo que facilita su comprensión. Una vez que tengas en tus manos el código, podrás jugar con él y construir sobre él. El énfasis de este curso está en entender y usar estos algoritmos en el mu

Module-1​Welcome to the Pre-Program Preparatory Content Session-1:​1) Introduction​2) Preparatory Content Learning ExperienceMODULE-2​INTRODUCTION TO PYTHON Session-1:​Understanding Digital Disruption Course structure​1) Introduction​2) Understanding Primary Actions​3) Understanding es & Important Pointers Session-2:​Introduction to python​1) Getting Started — Installation​2) Introduction to Jupyter Notebook​The Basics Data Structures in Python3) Lists​4) Tuples​5) Dictionaries​6) Sets Session-3:​Control Structures and Functions​1) Introduction​2) If-Elif-Else​3) Loops​4) Comprehensions​5) Functions​6) Map, Filter, and Reduce​7) Summary Session-4:​Practice Questions​1) Practice Questions I​2) Practice Questions II Module-3​Python for Data Science Session-1:​Introduction to Num Py​1) Introduction​2) Num Py Basics​3) Creating Num Py Arrays​4) Structure and Content of Arrays​5) Subset, Slice, Index and Iterate through Arrays​6) Multidimensional Arrays​7) Computation Times in Num Py and Standard Python Lists​8) Summary Session-2:​Operations on Num Py Arrays​1) Introduction​2) Basic Operations​3) Operations on Arrays​4) Basic Linear Algebra Operations​5) Summary Session-3:​Introduction to Pandas​1) Introduction​2) Pandas Basics​3) Indexing and Selecting Data​4) Merge and Append​5) Grouping and Summarizing Data frames​6) Lambda function & Pivot tables​7) Summary Session-4:​Getting and Cleaning Data​1) Introduction2) Reading Delimited and Relational Databases​3) Reading Data from Websites​4) Getting Data from AP Is​5) Reading Data from PDF Files​6) Cl