Curso Ciencia de datos con NumPy y Python

Este certificado recorre NumPy como capa numérica indispensable para ciencia de datos en Python: desde el ndarray y la indexación hasta el comportamiento de memoria en NumPy 2.x, el cálculo vectorizado, la estadística con Generator, el álgebra lineal con numpy.linalg y la interoperabilidad con Pandas y Matplotlib.

Público objetivo

• Personas que necesitan una base firme en arrays y rendimiento antes de Pandas o machine learning.
• Equipos que estandarizan en NumPy 2.x y quieren evitar errores por vistas compartidas o APIs obsoletas.

Objetivos de aprendizaje

• Dominar creación, indexación y transformación de arrays multidimensionales.
• Aplicar broadcasting, ufuncs y reducciones por eje con criterio.
• Usar estadística descriptiva y aleatoriedad reproducible con la API actual.
• Resolver tareas de álgebra lineal habituales con linalg.
• Intercambiar datos entre NumPy, Pandas y Matplotlib con fluidez.