Fundamentos de Análisis de Datos con Python y Pandas
Aprenda a limpiar, transformar y analizar conjuntos de datos utilizando la programación moderna de Python y la biblioteca Pandas.
Sobre este curso
En un mundo impulsado por la información, la capacidad de extraer información significativa de los datos en bruto es una habilidad crítica para cualquier profesional moderno.Este curso basado en texto proporciona un camino claro para cualquier persona que desee ingresar al campo de la ciencia de datos al dominar las herramientas estándar de la industria utilizadas para la manipulación de datos.
Al final de este programa, usted será capaz de transformar la información desordenada, en bruto en información estructurada y procesable utilizando flujos de trabajo profesionales.
Lo que aprenderás:
- Comprender la sintaxis fundamental de Python, incluidas las sugerencias de tipo moderno y las estructuras de datos
- Configurar un entorno local profesional utilizando Jupyter Lab y la gestión de paquetes moderna
- Crear y manipular Series y DataFrames para un almacenamiento y recuperación de datos eficientes
- Importar datos de diversas fuentes, incluyendo archivos CSV, hojas de cálculo de Excel y bases de datos SQL
- Aplique técnicas de limpieza de datos para manejar valores faltantes y formato inconsistente
- Realizar operaciones avanzadas de datos como filtrar, agrupar y fusionar conjuntos de datos complejos
- Practique los estándares de codificación modernos para garantizar que su análisis sea legible y mantenido
El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de Python antes de pasar a la manipulación práctica de datos a través de explicaciones escritas y ejercicios basados en código.Progresará desde variables simples hasta transformaciones de datos complejas de una manera lógica y paso a paso.
Este curso está diseñado específicamente para principiantes sin experiencia previa en programación o ciencia de datos.Comience su viaje en el mundo del análisis de datos hoy.
Lo que obtendrás
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Breve y enfocado
1 h 54 min de contenido práctico
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