Curso
Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy
Intermedio
1 h. y 47 min.
Entrar en el mundo del tratamiento de datos y no controlar las librerías de Panda y NumPy es...
4.6
Análisis de datos
Caso de estudio con Pandas
Este curso te brinda la oportunidad de aprender a utilizar la potente librería Pandas a través de un caso de estudio real. Aquí, no solo adquirirás habilidades en el manejo de Pandas, sino que también aprenderás a abordar y resolver desafíos reales de análisis de datos.
Para profesionales que necesitan mejorar sus habilidades y acelerar su carrera profesional.
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Taller impartido por
Contenido de la formación
1 Secciones · 1 Lecciones ·
26 min.
en total
Taller
Habilidades que obtendrás
- Aprenderás a aplicar la librería Pandas en un caso real.
- Aprenderás a plantear un caso real de análisis de datos utilizando Pandas.
Requisitos mínimos
Si no tienes conocimientos de Python o programación, es recomendable que realices antes nuestro Curso de Python 3 desde cero.
Valoración de nuestros alumnos
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Curso
Curso de tratamiento de datos con Pandas
Avanzado
3 h. y 29 min.
¿Ya te manejas con Python y quieres seguir avanzando para ser un profesional del procesamiento de datos? Entonces...
4.6
Curso
Curso de NumPy con Python
Avanzado
3 h. y 30 min.
Con este curso de NumPy con Python aprenderás a tratar datos utilizando para ello la librería de Python...
4.5
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En el dinámico campo del análisis de datos, Pandas es una de las herramientas más valiosas y versátiles que un profesional puede dominar. Este curso práctico te permitirá explorar a fondo esta librería a través de un caso de estudio basado en situaciones reales. ¿Por qué limitarse a conceptos teóricos cuando puedes sumergirte en un proyecto práctico?
Durante este curso, no solo aprenderás los fundamentos de Pandas, sino que también aplicarás estos conocimientos para abordar un caso de estudio auténtico. Desde la manipulación y limpieza de datos hasta la visualización y la toma de decisiones basada en datos, este programa te proporcionará las habilidades necesarias para sobresalir en el análisis de datos.
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