curso de

Python para Data Science: Trabajando con Numpy

Resumen del curso

  • Entienda qual es el ambiente de un científico de datos
  • Aprenda las características del lenguaje Python
  • Trabaje con tipos, variables y expresiones
  • Sepa como formatar la salida
  • Use y manipule listas para agrupar datos
  • Conozca la biblioteca NumPy

Público Objetivo

Iniciantes en el área de Data Science interesados en aprender el lenguaje Python y la biblioteca NumPy.

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Última atualização

13/07/2022

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64

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235

Minutos de video

91

Alumnos en este curso

9.3

Note del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Contenido Detallado

  1. Ambiente del científico de datos

    • Introducción
    • Instalación del ambiente
    • Verificando la versión de Python
    • ¿Qué son arrays Numpy?
    • Numpy con datos externos
  2. Características de Python

    • Operaciones matemáticas
    • Resolviendo expresiones
    • Entendiendo las variables
    • Nombres de variables
    • Operadores de asignación
    • Tipos de datos
    • Descubriendo el tipo
    • Conversión de tipos
    • Concatenando strings
    • Indentación, comentarios y formatación
    • Características del lenguaje
    • Formatación de strings
  3. Trabajando con listas

    • Creando listas
    • Un poco de teoría
    • Operaciones con listas
    • Trabajando con listas
    • Selecciones en listas
    • Selecciones y particionamientos
    • Listas dentro de listas
    • Métodos de listas
    • Elaboraciones con listas
    • Copiando listas
  4. Condicionales y bucles

    • Bucle for
    • Formato Estándar
    • List comprehensions
    • Bucles anidados
    • Iterando en listas de listas
    • Bucle if
    • Estructuras condicionales
    • Bucles if-else, if, elif y else
    • Operadores lógicos
  5. Conociendo NumPy

    • Arrays NumPy
    • Operaciones con arrays
    • Cálculos con arrays NumPy
    • Selecciones con arrays
    • Selecciones y particionamientos
    • Atributos y métodos de NumPy
    • Estadísticas con NumPy
    • Conclusión

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