¿Cuál es el mejor curso para Python en ciencia de datos?

Si ya conoce Python, puede tomar directamente: Introducción a las ciencias de datos en Python en Coursera. De lo contrario, hay cursos de introducción a Python disponibles, complete los primeros.

También puedes consultar

Introducción a python para ciencias de datos en edX.

Todos los cursos anteriores son gratuitos y a su propio ritmo, aunque puede obtener un certificado de curso universitario pagando una cantidad mínima (alrededor de $ 50).

Menciono algunos tutoriales gratuitos en línea junto con los pasos que he planeado para aprender Python para Data Science y Machine Learning y aprender Python para Data science y ML no es Rocket science. También he proporcionado recursos desde donde puedes aprender Python. Puede comenzar el formulario de aprendizaje aquí para Tutoriales de aprendizaje automático, inteligencia artificial y minería de datos. Por ahora comencemos a aprender Python con Data Science.

Paso 1 – Comience por aprender los conceptos básicos

Le recomiendo que consulte este Tutorial de Python para presentarse con Python y luego prepararse con los siguientes temas:

Operadores de Python

Funciones de Python

Comprensiones de Python

Listas de Python

Tuplas de pitón

Directorio de Python y comprensión del diccionario

Toma de decisiones en Python

Bucles en Python

Paso 2 – Configura tu computadora

Recomiendo Annaconda para prepararse para Data Science. Annaconda es una distribución de código abierto para Python y R para procesamiento de datos a gran escala, computación científica y análisis predictivo. También puede descargar Annaconda desde Inicio. Tiene todo lo que necesita para aprender Python para Data Science y Machine Learning.

Paso 3 – Aprenda Regex (expresión regular)

Si tiene que lidiar con datos textuales, regex será útil con la limpieza de datos. Es un proceso de detección y recopilación de errores corruptos de registros de un conjunto de registros, base de datos o tabla. Identifica partes de datos inexactas, incorrectas, incompletas e irrelevantes y las modifica, reemplaza o elimina.

Paso 4: bibliotecas esenciales para Data Science y ML

Una biblioteca es en realidad un conjunto de funciones y objetos preexistentes que pueden importarse a su script para ahorrar tiempo y esfuerzos.

a. Numpy

si. Pands

C. Scipy

re. Matplotlib

mi. scikit-learn

F. Seaborn

Paso 5 – Comienza a hacer proyectos con más aprendizaje

Crea algo real en Python. Cometerá errores, se atascará muchas veces, pero gradualmente encontrará formas de salir de sus problemas. En el viaje de encontrar respuestas a sus consultas, aprenderá cosas nuevas y aquí comenzará el verdadero aprendizaje.

Comience tomando los Problemas y Programas que están disponibles en la web y luego puede diseñar su propio problema.

Y solo practica y serás más perfecto todos los días.

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TODO LO MEJOR…

Encontré el mejor curso en línea de python en ciencia de datos en udemy. Espero que lo encuentres muy útil. Mire Python en el curso de ciencia de datos a continuación:

Data Science: Deep Learning in Python: una guía para escribir su propia red neuronal en Python y Numpy, y cómo hacerlo en TensorFlow de Google

Feliz aprendizaje !!

Esta es una pregunta que me hacen todo el tiempo. Cuando intentaba aprender python, pasaba mucho tiempo buscando en la web buenos cursos. Si te registras en Pivigo, hay un repositorio de excelentes recursos sobre temas clave de ciencia de datos desde carreras hasta IA. Hay un montón de buenos recursos de Python que puedes usar para mejorar tu habilidad en Python.

Si está buscando un curso en línea con sesiones pregrabadas, puede obtener muchas de ellas en Coursera, Edx, etc. Sin embargo, si está buscando clases particulares de tutoría y tutoría en ciencia de datos, eche un vistazo al siguiente sitio web.

https://walsoul.com/upcoming-cla …