Python para data science, big data y Machine Learning
Introduccion al mundo de la ciencia de datos con Python
Lo que aprenderás
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Contenido del Curso
Intro
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Introduccion a Python para data science y big data
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Gestion de datos en Python
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Gestion de datos avanzada
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- Correlaciones. Entender las relaciones entre las variables (5:09)
- Análisis de datos extremos (6:04)
- Test de la Chi-Cuadrado (8:30)
- Joins. Trabajar con bases de datos relacionales (5:57)
- Principios de las bases de datos relacionales (4:09)
- Paralelizar loops en Python (4:35)
- Transformar un dataframe en una base de datos relacional (5:01)
Visualizacion de datos en Matplotlib
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- Etiquetas y leyendas en Matplotlib (6:02)
- Visualización de Mapas con Plotly (7:23)
- Gráficos avanzados con Plotly (8:22)
- Histogramas y box plots en Matplotlib (5:47)
- Gráficos para series temporales en Matplotlib (5:35)
- Nubes de puntos y mapas de calor en Matplotlib (7:31)
- Introducción al Matplotlib (3:52)
- Introducción al Plotly. Visualización interactiva (7:31)
- Modificar elementos del gráfico en Matplotlib (4:33)
Machine Learning esencial Clustering
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Machine Learning esencial Modelizacion
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Trabajar con PySpark
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- Introducción a PySpark (9:44)
- Dataframes en PySpark (9:47)
- Acciones básicas en PySpark (3:40)
- Transformaciones básicas en PySpark (5:54)
- Funciones lambda (5:46)
- Sintaxis en PySpark. Qué necesitamos saber (4:32)
- Qué son los RDD (Resilient Distributed Databases) (5:10)
- Operaciones numéricas con RDD (4:10)
PySpark avanzado
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Desafio y solucion MapReduce
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