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Curso de Análisis de Datos con Python: Pandas, NumPy y EDA (Completo)

Canal: Sunday - The Quant

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Domina el Análisis de Datos con Python desde cero hasta nivel profesional en este curso práctico y estructurado paso a paso. A lo largo de esta serie completa aprenderás a manipular, limpiar, transformar y visualizar grandes volúmenes de datos utilizando las librerías estándar de la industria como Pandas y NumPy en Jupyter Notebooks, preparándote para roles de Data Analyst, Data Scientist y Financial Quant. El temario integral abarca desde la configuración de entornos virtuales limpios, el manejo exhaustivo de DataFrames y Series, agrupaciones multinivel (groupby), agregaciones y unión de tablas (merge/concat), hasta la visualización profesional con Matplotlib y Seaborn. Además, profundizarás en Análisis Exploratorio de Datos (EDA) bivariado y multivariado, detección de anomalías con Z-Score, correlación de Pearson, técnicas de Data Mining, reducción de dimensionalidad con PCA y clusterización K-Means aplicada a casos prácticos reales. Ideal para programadores, estudiantes de ingeniería, analistas financieros y autodidactas que buscan construir un portafolio sólido de ciencia de datos. Sigue la lista en orden secuencial para garantizar la máxima comprensión de cada concepto.

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Bienvenido a Sunday - The Quant, la comunidad referente en español de Finanzas Cuantitativas, Trading Algorítmico, Ciencia de Datos, Machine Learning y Automatización con Python. Convertimos modelos matemáticos y teoría financiera en código reproducible y profesional. Desarrollamos proyectos reales como la plataforma GoSignal SaaS, bots de trading sistemático, motores de backtesting y agentes de IA para finanzas. Aprenderás: • Finanzas Cuantitativas: Métodos numéricos, optimización de carteras y series temporales. • Trading Algorítmico: Bots de ejecución, APIs de brokers y control de riesgo cuantitativo. • Backtesting Profesional: Slippage, comisiones, NumPy/Pandas y métricas reales (Sharpe, Drawdown). • Data Science & ML: EDA riguroso, feature engineering y modelos predictivos financieros. • Proyectos en Producción: Despliegues robustos con Docker y Python. ¡Únete a nuestra comunidad en Discord y Telegram, y suscríbete para potenciar tu perfil cuantitativo!

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