Preprocesamiento de Datos con Python de Básico a Avanzado
Este curso está dirigido a personas que desean aprender a utilizar Python para trasnformar y preprocesar datos de manera eficiente. Lo que aprenderás:
- Conceptos básicos de Python para aquellos que dan sus primeros pasos en este lenguaje
- Librería numpy: como entender la base detrás de todos los arreglos multidimensionales, indexacion, filtrado, reemplazamiento y demás funciones útiles para crear y manipular datos.
- Librería pandas: una de las mas utilizadas en la industria con demasiadas funcionalidades, muchas de ellas explicadas y aplicados con casos de uso real para el tratamiento de datos. Contiene desde las transformaciones más básicas hasta las más avanzadas y elegantes.
- Manejo de series de tiempo: este tipo de datasets tienen un cuidado especial y un tratamiento diferente a los convencionales, en el curso se explica como procesarlos de manera adecuada para aplicaciones de tsa.
- Introduccion a Apache Spark: una herramienta muy importante a la hora de paralelizar cargas de trabajo y escalar a datasets e infraestructuras más grandes.
- Preprocesamiento con Scikit Learn: una librería muy potente pensada para procesar features en Machine Learning, incluye explicaciones sobre el manejo de categóricos, imputación de datos, agrupación y reducción dimensional.
- Feature engineering: como aplicar todos los pasos con las bases aprendidas para manipular los datos y dejarlos lo mas limpios y representativos posibles para el tipo de aplicación.