Curso Python para data science y big data esencial

Curso Python para data science y big data esencial

Información de: Python para data science y big data esencial

Python está viviendo una segunda juventud como lenguaje de programación, ajustado codo con codo a una de las grandes necesidades de ésta década: el trabajo con grandes volúmenes de datos. En este curso, vas a aprender en primer lugar los fundamentos de Python para Data Science y visualización de datos, para posteriormente aplicarlos en el análisis de grandes volúmenes de datos usando el entorno Spark, una de las herramientas más populares del sector Big Data. El contenido del curso es práctico. Vamos a sentar las bases para que aprendas a desarrollar tu proyecto de datos, de principio a fin.

1. Introducción a Python para data science y big data

  • Evaluación de las necesidades de big data
  • Instalar Jupyter Notebook
  • Instalar PySpark
  • Evaluar la eficiencia del código

2. Gestión de datos en Python

  • Introducción al Pandas
  • Filtrar datos en Python
  • Transformaciones de la base de datos
  • Groupby: obtener información esencial
  • Tratar datos duplicados y perdidos
  • Introducción a la librería Numpy


3. Gestión de datos avanzada

  • Correlaciones. Entender las relaciones entre las variables
  • Test de la Chi-Cuadrado
  • Análisis de datos extremos
  • Principios de las bases de datos relacionales
  • Transformar un dataframe en una base de datos relacional
  • Joins. Trabajar con bases de datos relacionales
  • Paralelizar loops en Python

4. Visualización de datos en Matplotlib

  • Introducción al Matplotlib
  • Modificar elementos del gráfico en Matplotlib
  • Etiquetas y leyendas en Matplotlib
  • Gráficos para series temporales en Matplotlib
  • Histogramas y box plots en Matplotlib
  • Nubes de puntos y mapas de calor en Matplotlib
  • Introducción al Plotly. Visualización interactiva
  • Gráficos avanzados con Plotly
  • Visualización de Mapas con Plotly

5. Machine Learning esencial: Clustering

  • Necesidades de Machine Learning: clustering y modelización
  • Preparar los datos para Machine Learning
  • K-Means, el algoritmo de clustering
  • El algoritmo hierarchical clustering

6. Machine Learning esencial. Modelización

  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Naives Bayes Classifier
  • Árboles de clasificación y regresión
  • Random forest
  • Support vector machine
  • K-Nearest Neighbours

7. Trabajar con PySpark

  • Introducción a PySpark
  • Sintaxis en PySpark. Qué necesitamos saber
  • Qué son los RDD (Resilient Distributed Databases)
  • Funciones lambda
  • Dataframes en PySpark
  • Transformaciones básicas en PySpark
  • Acciones básicas en PySpark
  • Operaciones numéricas con RDD

8. PySpark avanzado

  • Joins en PySpark
  • Acumuladores. Cómo detectar patrones en nuestros datos
  • Cómo construir funciones map
  • Cómo construir funciones reduce
  • Ejemplos básicos de MapReduce en PySpark

9. Desafío y solución: MapReduce

  • Desafío: MapReduce aplicado con PySpark
  • Resolución de los ejercicios de MapReduce

Capturas:

Python-para-data-science-y-big-data-esencial-1.th.jpgPython-para-data-science-y-big-data-esencial-2.th.jpgPython-para-data-science-y-big-data-esencial-3.th.jpgPython-para-data-science-y-big-data-esencial-4.th.jpg

Datos técnicos:

  • Formato: .MP4
  • Resolución: 1280x720p
  • Tamaño: 717 MB
  • Idioma: Español
  • Formadores: Joan Gasull Jolis
  • Contenido: 39 Videos
  • Duración: 4 h 45 min 4 seg
  • Nivel de la aptitud: Principiante + Intermedio
  • Archivos Base: NO Incluye
  • Fecha de publicación: 4 de Octubre de 2018
  • Empresa: Linkedin / Video2Brain
Python.para.data.science.y.big.data.esencial:
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Autor: RoBeRtS (21 Febrero 2019 22:47)
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henjo 28 Abril 2019 00:11
Gran aporte, muchas gracias por el material tan bueno que compartís.
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Wash 18 Abril 2019 08:49
Muchas gracias por el aporte, un saludo!!
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Lalê
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maxalegre 8 Marzo 2019 08:10
Muchas gracias por el aporte!!!
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Huésped david
Huésped david 6 Marzo 2019 03:29
infinitas gracias!
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mar_juy 3 Marzo 2019 11:32
Muchas gracias por este excelente aporte.
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Efrain 27 Febrero 2019 09:56
Muchísimas gracias por el excelente curso.
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jsabina 27 Febrero 2019 08:51
Lo puedes descargar de aquí: http://stat-computing.org/dataexpo/2009/2008.csv.bz2
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leonardowshi 27 Febrero 2019 06:33
Gracias por compartir.
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pascualhf3 26 Febrero 2019 21:12
muchas gracias
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djvirtualcore 26 Febrero 2019 06:55
esto del Machine Learning me habia llamado la atencion, gracias por el curso
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Ricard300 25 Febrero 2019 23:10
muchas gracias
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Dignorah Polanco 25 Febrero 2019 10:09
Gracias por el aporte, saludos
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Gastronchi
Gastronchi 25 Febrero 2019 04:32
Yeah men , Genial !!
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dcc
dcc 24 Febrero 2019 02:14
Buenas, lo primero agradecer como siempre el esfuerzo y el tiempo dedicado a las subidas de gran calidad que hacéis. Por otra parte sería de agradecer y no se si es posible que se adjuntara el archivo base de trabajo (.csv) con un millón de registros sobre Aerolíneas para poder realizar los ejemplos que se explican.
Muchas gracias.
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yonidep 22 Febrero 2019 13:17
thank you!!!
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polomagri 22 Febrero 2019 04:03
Excelente, gracias por el aporte!
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Chris Bows 21 Febrero 2019 22:25
Sstupendo, muchas graciass.
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morenasana 21 Febrero 2019 20:56
Muchas gracias!!!
xxx
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amquisher 21 Febrero 2019 14:13
Gracias estimado
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marcelo2511 21 Febrero 2019 11:03
Muchas gracias, Saludos...
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basurapamisi 21 Febrero 2019 10:17
Gracias por compartir!!!
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omron 21 Febrero 2019 09:02
Muy interesante. Muchas gracias.
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Castle_24 21 Febrero 2019 08:42
buen aporte, mil gracias!
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pedritos 21 Febrero 2019 08:36
Gracias por el aporte
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Selin
Selin 21 Febrero 2019 08:20
No hay torrent
Offline
wilsiny 21 Febrero 2019 06:57
Falta enlace torrent. Gracias.
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askarakatiski 21 Febrero 2019 05:57
Como siempre y por siempre

Gracias

Un saludo
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bebefrank 21 Febrero 2019 05:40
Muchas gracias!
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lukarov 21 Febrero 2019 04:57
Lo estaba esperando, muchas gracias team NsN
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hosmanser 21 Febrero 2019 03:37
Tremendo aporte Muchas gracias Bendiciones Hermanos....