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Curso de Python Pandas: Tratamiento y análisis de datos

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Realice este curso de Data Science y:

  • Aprenda a importar datos y exportar dataframes
  • Domina como limpiar y tratar datos faltantes
  • Conoce como remover outliers y crear nuevas variables
  • Seleccione y genera las frecuencias de los datos
  • Entienda como usar Python Pandas, Matplotlib, Jupyter y Anaconda

Contenido Detallado

  1. Presentación del curso

    • Introducción
    • Instalación y ambiente de desarrollo
    • Trabajando con datos
  2. Importando datos

    • Importando la base
    • Conociendo la base de datos
    • (Extra) Importando otras fuentes
  3. Series y Index

    • Eliminando valores repetidos
    • Redefiniendo el index
    • (Extra) Creando dataframes
    • (Extra) Concatenando Dataframes
  4. Filtrando datos

    • Inmuebles residenciales
    • Exportando base de datos
    • (Extra) Organizando dataframes
  5. Frecuencias de inmuebles

    • Selecciones y frecuencias
    • (Extra) Formas de selecciones
  6. Tratando los datos faltantes

    • Excluyendo valores nulos
    • Tratamiento condicional
    • (Extra) Métodos de interpolación
  7. Nuevas variables

    • Creando nuevas variables
    • Excluyendo variables
    • (Extra) Contadores
  8. Estadísticas descriptivas

    • Creando agrupamientos
    • Estadísticas descriptivas
    • (Extra) Creando rangos de valor
  9. Excluyendo Outliers

    • Identificando y Excluyendo Outliers
    • Identificando y Excluyendo Outliers por Grupo
    • (Extra) Más sobre gráficos
    • Conclusión

Primera aula de Python Pandas: Tratamiento y análisis de datos

Un poco más sobre el contenido

Descubre si este curso es para ti leyendo las primeras aulas de Python Pandas: Tratamiento y análisis de datos

Instructores

  • Soy especialista en BI & Big Data, natural de Lima (Perú), tengo 15 años de experiencia trabajando en las unidades de BI de Telefónica (Planeamiento Comercial , Campañas de Marketing, Analytics, Resultados, Inteligencia Competitiva, y más recientemente, 4th Platform, con proyectos de Big Data a nivel mundial). Me emociona todo lo que tiene que ver con Data Science, análisis de datos, optimización de resultados y siento una verdadera devoción por nuevas tecnologías.

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Público objetivo

Desarrolladores y Científicos de Datos que tienes interés en aprender la biblioteca de Pyhton Pandas.

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