Certificación Python DS Total : Fundamentos - Modelos

¡Hola! La lista que has proporcionado es una excelente guía para adentrarte en el mundo del análisis de datos y la ciencia de datos utilizando Python, y más específicamente con bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn y Statsmodels. A continuación, te proporcionaré una breve descripción de cada parte, destacando las habilidades y conocimientos que obtendrás al completarlas:

PARTE 1 - Introducción a Python:

• Comprenderás la sintaxis básica y cómo estructurar un script en Python.
• Aprenderás sobre variables, tipos de datos, operadores y sentencias de control.

PARTE 2 - Números y matemáticas con NumPy:

• Dominarás las estructuras de datos numéricas como arrays y matrices con NumPy.
• Aprenderás a realizar operaciones matemáticas de manera eficiente.

PARTE 3 - Manipulación de datos con Pandas:

• Dominarás el manejo de series de tiempo, DataFrames y datasets más grandes.
• Aprenderás a filtrar, agrupar y transformar datos de manera eficiente.

PARTE 4 - Estructuras de Datos avanzadas:

• Aprenderás sobre Categorías, Series de tiempo, y cómo manejar diferentes tipos de datos.

PARTE 5 - Lectura y escritura de archivos:

• Te familiarizarás con las funciones para leer y escribir datos desde y a diferentes formatos (CSV, Excel, JSON, etc.).

PARTE 6 - Visualización de Datos con Matplotlib e Seaborn:

• Podrás crear gráficos visualmente atractivos para representar tus datos.
• Aprenderás a utilizar histogramas, gráficos de dispersión, graficos de barras y más.

PARTE 7 - Ejercicios prácticos con Pandas y Matplotlib:

• Atravesarás ejemplos reales que te ayudarán a comprender mejor las habilidades adquiridas.

PARTE 8 - Análisis exploratorio de datos (EDA):

• Aprenderás técnicas para explorar y visualizar los datos para entender mejor sus características.

PARTE 9 - Pruebas estadísticas:

• Te familiarizarás con las distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis y análisis estadístico descriptivo.

PARTE 10 - Modelado de Datos I: Regresión Lineal:

• Implementarás tus primeros modelos de regresión lineal con Scikit-Learn.

PARTE 11 - Modelado de Datos II: Regresión Polinomial y Múltiple:

• Extenderás el modelo de regresión lineal para incluir términos polinómicos y múltiples variables independientes.

PARTE 12 - Modelado de Datos III: Regresión No Lineal:

• Te adentrarás en modelos no lineales para entender y predecir comportamientos más complejos.

PARTE 13 - Modelado de Datos IV: Regresión Logística:

• Aprenderás a usar la regresión logística para clasificar observaciones en categorías binarias.

PARTE 14 - Procesamiento y Preparación de Datos:

• Te enfocarás en técnicas de limpieza, normalización y transformación de datos.

PARTE 15 - Análisis de OUTLIERS y su impacto:

• Aprenderás cómo detectar y manejar los outliers para mejorar la calidad de tu modelado.

PARTE 16 - Análisis de Clustering:

• Implementarás algoritmos de clustering para descubrir grupos ocultos en tus datos.

PARTE 17 - Modelado de Datos V: Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios:

• Te familiarizarás con los modelos de clasificación basados en árboles y bosques aleatorios.

PARTE 18 - Modelado de Datos VI: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM):

• Aprenderás sobre este poderoso método de clasificación que puede funcionar con cualquier tipo de datos.

PARTE 19 - Reutilización y Mejora de Código:

• Te enseñarás técnicas para mejorar la calidad y reutilizabilidad de tu código.

Esta lista es una excelente guía para alguien que quiere aprender a analizar datos con Python. Al seguir estos pasos, te convertirás en un análista de datos competente, capaz de manipular grandes conjuntos de datos, realizar análisis exploratorios, y construir modelos predictivos y clasificadores robustos.