###0. Introducción a la ciencia de datos http://bit.ly/datasciencemtyintro
###1. Introducción a Python para la ciencia de datos:
- Python es un lenguaje de programación de propósito general que se está volviendo más y más popular para hacer ciencia de datos.
- Una introducción a los conceptos básicos de Python, aprenderás a usar Python de forma interactiva y a través de una secuencia de comandos.
- Crea tus primeros scripts y familiarizate con los tipos de datos básicos de Python.
###2. Preparación de datos (Extraer, importar y limpiar):
- ¿Dónde están los datos que necesitas?
- ¿Cómo prepararlos para usarlos en tu caso?.
- Fuentes de Datos, Scrapping, Limpieza de Datos y Almacenamiento
###3. Análisis Exploratorio de Datos:
- Para conocer mejor la información con la que estás tratando, es mejor explorarla.
- Análisis básico de datos, ayudado con herramientas gráficas.
- Conceptos básicos de Pandas
###4. Estadística: Lo que debes de recordar de tus clases, y si no las tuviste, lo que debes de saber:
- Probabilidad
- Distribuciones
- Pruebas de Hipótesis
- Diseños de Experimentos
- Lógica Bayesiana
###5. Aprendizaje Automático: Watch out! Garbage in = Garbage out. Entender las herramientas de regresión y clasificación disponibles y su implementación en Python.
###6. Visualización de datos: Comunicar los datos es un arte, aprenderemos los conceptos básicos detrás de ellos.