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Python para Data Science: Funciones, Librerías y Pandas básico

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Discusiones sobre este curso

Python para Data Science: Funciones, Librerías y Pandas básico

Resumen del curso

  • Descubra cómo funcionan las tuplas y las listas
  • Descubra la biblioteca de científicos de datos: Pandas
  • Aprenda cómo encapsular código en funciones
  • Use paquetes para organizar el código
  • Trabajar con las Built-in Functions de Python

Público Objetivo

Principiantes en ciencia de datos interesados ​​en aprender el lenguaje Python y la biblioteca Pandas.

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Última actualización

12/29/2023

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57

Actividades

166

Minutos de video

6357

Alumnos en este curso

9.5

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Presentación del curso

    • Instalación y ambiente de desarrollo
    • El lenguaje Python
    • Trabajando con datos
    • Primer contacto con Pandas

  2. 2. Listas estáticas: Tuplas

    • Conociendo las tuplas
    • Formas de crear una tupla
    • Selecciones en tuplas
    • Iterando en tuplas
    • Bucles for con tuplas
    • La función zip()

  3. 3. Mapeo de datos: Diccionarios

    • Creando diccionarios
    • Definiciones de diccionarios
    • Forma simple de crear diccionarios
    • Operaciones con diccionarios
    • Métodos de diccionarios
    • Iterando en diccionarios
    • Iterando en diccionarios de diccionarios

  4. 4. Organización del código: Funciones y paquetes

    • Built-in Functions
    • Fijando el conocimiento
    • Definiendo funciones con o sin parámetros
    • Kilometraje promedio de un vehículo
    • Definiendo funciones que devuelven valores
    • Mejorando nuestra función
    • Mejorando un poco más nuestra función

  5. 5. La biblioteca de los científicos de datos: Pandas

    • Estructuras de datos
    • Pandas y sus estructuras de datos
    • Creando DataFrames
    • Selecciones con DataFrames
    • Particiones con DataFrames
    • Utilizando .loc y .iloc para selecciones
    • Query con DataFrames
    • Realizando consultas en un DataFrame
    • Iterando con DataFrames
    • Para saber más: Formas de iterar en un DataFrame
    • Tratamiento de datos
    • Identificando y tratando datos faltantes

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  • Nuevos cursos cada semana