El análisis de datos es una habilidad que permite analizar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa que ayude a la toma de decisiones.
Existe una gran demanda de profesionales capacitados en análisis de datos, una carrera con excelentes perspectivas laborales.
Python se ha consolidado como uno de los lenguajes de programación más utilizados para análisis de datos, por su versatilidad, potencia y la gran cantidad de bibliotecas especializadas disponibles. Dominar Python aplicado al análisis de datos abre las puertas a múltiples oportunidades laborales.
Es por ello que capacitarse en habilidades relacionadas con el análisis de datos y Python es una excelente inversión, tanto para quienes buscan iniciar una carrera en esta área como para profesionales de otras áreas que desean incorporar estas capacidades.
IBM, una de las empresas tecnológicas más importantes del mundo, ofrece un curso gratuito sobre análisis de datos con Python a través de su plataforma de cursos en línea.
El curso, de 5 semanas de duración, está dirigido a cualquier persona interesada en iniciarse en el análisis de datos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares actualmente.
Los estudiantes aprenderán conceptos básicos de Python y su aplicación en el análisis de datos, incluyendo la importación y manipulación de conjuntos de datos, estadísticas descriptivas, visualización de datos, machine learning y más.
El curso, impartido enteramente en inglés, no requiere conocimientos previos de Python, aunque se recomienda algo de experiencia previa en este lenguaje de programación.
Entre los temas que cubre se incluyen: importación de conjuntos de datos, preparación y limpieza de datos, estadísticas descriptivas y visualización de datos con bibliotecas como Pandas, Numpy y Matplotlib. Así como desarrollo de modelos de machine learning y evaluación de modelos con la biblioteca scikit-learn.
El curso es impartido por Joseph Santarcangelo, PhD en Ciencia de Datos e investigador de IBM. Tiene una duración estimada de entre 2 a 4 horas semanales de dedicación.
Los interesados pueden acceder al curso de forma gratuita utilizando este enlace, donde también encontrarán toda la información sobre el temario, duración y requisitos.
