- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIT 1. Introduction to Data Analysis
- What Is Data Analysis?
UNIT 2. Libraries for Data Analysis: NumPy, Pandas and Matplotlib
- Data Analysis with NumPy
- Pandas
- Matplotlib
UNIT 3. Filtering and Data Mining
- How to Use loc in Pandas
- How to Delete a Column in Pandas
UNIT 4. Pivot Tables
- Pivot Tables in Pandas
UNIT 5. GroupBy and Aggregate Functions
- The Pandas Group
UNIT 6. DataFrame Merge
- Merging DataFrames with Python Pandas
UNIT 7. Data Visualisation with Matplotlib and Seaborn
- Matplotlib
- 2.Seaborn
UNIT 8. Introduction to Machine Learning
- Machine Learning
UNIT 9. Linear Regression and Logistic Regression
- Linear Regression
- Logistic Regression
UNIT 10. Decision Tree
- Tree Structure
UNIT 11. Naive Bayes
- Naive Bayes Algorithm
- Types of Naive Bayes
UNIT 12. Support Vector Machines (SVMs)
- Introduction to Support Vector Machines
- How Do SVMs Work?
- SVM Kernels
- Building a Classifier with Scikit-Learn
UNIT 13. KNN Algorithm
- K-Nearest Neighbours (KNN)
- Python Implementation of KNN Algorithm
UNIT 14. Principal Component Analysis (PCA)
- Principal Component Analysis: Definition and Steps
UNIT 15. Random Forest
- Random Forest Algorithm
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Titulación

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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Course on Data Analysis with Python