Curso Introducción a Python y Deep Learning
La ciencia de datos se ha posicionado como uno de los campos con mayor crecimiento de demanda en la mayor parte de las industrias, con diversos perfiles que conllevan desde un conocimiento más preciso de la matemática y los posibles modelos a aplicar en distintos tipos de datos hasta perfiles en los que se necesita de conocimiento de la arquitectura de los sistemas y su comportamiento computacional. Con este curso, se pretende dar un enfoque básico y amplio de diversas disciplinas que tienen una amplia acogida empresarial con un claro trasfondo matemático.
Este curso pretende introducir al usuario al lenguaje de programación más extendido en ciencia de datos, en el que se explorarán desde los conceptos más elementales como bucles o funciones hasta el uso de librerías elementales como numpy, pandas, matplotlib, seaborn, plotly,..., que nos permitirán procesar y visualizar datos para que los modelos digieran la información convenientemente. Algunas de las técnicas clave para los siguientes bloques serán el tratamiento de datos faltantes, estudio y manejo de outliers, incluso veremos alguno de los uno más innovadores del Exploratory Data Analysis como es el Predictive Power Score.
