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NumPy: análisis numérico eficiente con Python

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Discusiones sobre este curso

NumPy: análisis numérico eficiente con Python

Resumen del curso

  • Aprenda a leer y escribir datos usando Numpy
  • Crear y manipular matrices multidimensionales.
  • Aprenda a generar números aleatorios con la biblioteca Numpy
  • Descubre cómo utilizar Seeds para trabajar con la aleatoriedad
  • Calcular la regresión lineal con Numpy
  • Explora funciones de agregación en Numpy

Público Objetivo

Estudiantes de ciencia de datos que quieran aprender sobre Numpy.

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Última actualización

11/20/2025

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8h

p/ conclusión

39

Actividades

96

Minutos de video

3641

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo Numpy

    • Desafío propuesto
    • Cargando los datos
    • Dimensiones de los arrays
  2. 2. Exploración de datos

    • Visualización y selección
    • Comparación entre arrays
    • Tratamiento de Nan
  3. 3. Operaciones entre arrays

    • Diferencia entre arrays
    • Regresión lineal
    • Aplicación de la regresión
  4. 4. Números aleatorios

    • Generando números aleatorios
    • Reproductibilidad
    • Exportacion

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