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Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy

Con este curso aprenderás los fundamentos de Pandas y NumPy, las dos librerías más utilizadas en el ámbito Data Science para el tratamiento de datos, utilizando Python como lenguaje de programación.

Impartido por:

4.6 (158 valoraciones)
1 hora y 47 minutos · curso
Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy

Lo que aprenderás en este curso:

  • Aprenderás a utilizar las librerías Numpy y Pandas para el análisis de datos.
  • Aprenderás a utilizar Numpy para trabajar con datos numéricos, matrices y vectores.
  • Aprenderás a utilizar Pandas para trabajar con estructuras de datos (tiempo, tabulares, matriciales…).
  • Serás capaz de trabajar con estructuras de datos.

Requisitos del curso

Si no tienes conocimientos de Python o programación, es recomendable que realices nuestro curso de Python 3 desde cero.
 

Valoraciones de estudiantes:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.6
158 valoraciones

Contenido del curso:

    • 3 m
    • Arrays (Parte I)
      16 m
    • Arrays (Parte II)
      6 m
    • Arrays (Parte III)
      7 m
    • Arrays (Parte IV)
      6 m
    • 2 m
    • Ejercicios con arrays
      14 m
    • Series
      9 m
    • DataFrames (Parte I)
      11 m
    • DataFrames (Parte II)
      8 m
    • Data Input y Data Output
      12 m
    • Ejercicios con DataFrames
      8 m
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Dudas frecuentes

1

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2

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3

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.

También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la carrera.

Este curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy va dirigido a las personas que quieran iniciar sus conocimientos en el campo de Data Science y el análisis de datos, mediante la utilización de Python como lenguaje de programación sobre el que trabajar con estas dos potentes librerías.

Después de la introducción al curso, en el que conocerás un poco mejor a la profesora que lo imparte, sus conocimientos y experiencia, además de una primera toma de contacto con el temario del mismo, verás que la formación está dividida en dos bloques bien diferenciados, uno dedicado a cada una de las dos librerías que se van a utilizar durante todo el curso.

Comenzaremos con la librería NumPy, explicando cómo trabajar con ella en diferentes lecciones que compondrán este primer bloque. A lo largo de las mismas, aprenderás a trabajar con dicha librería de una forma totalmente práctica, para que te resulte mucho más fácil y rápido comprender el funcionamiento y asimilar el mismo.

Lo primero que se verán será cómo trabajar con arrays aplicando diferentes funciones, desde las más sencillas hasta otras más complejas, además de realizar filtrado de valores, combinaciones de arrays, consultas de las posiciones de los mismos, a realizar operaciones y filtrar con ellos.

Tras estas primeras lecciones pasaremos a ver cómo realizar operaciones con arrays, para después entrar en una serie de ejercicios, que te permitirán practicar aplicando todo lo aprendido anteriormente. Son ejercicios que la profesora resolverá por si te quedan dudas sobre alguno, pero lo interesante es intentar resolverlos todos sin ayuda.

A continuación, pasaríamos a trabajar con la librería Pandas, comenzando por ver de forma práctica, al igual que ocurría en la sección anterior al trabajar con NumPy, primero explicando cómo trabajar con datos del tipo Series, y después pasaríamos a trabajar con DataFrames.

Sobre los segundos, aprenderás a trabajar con sus variables, realizando consultas de las mismas, creando y borrando nuevas variables, además de otro tipo de operaciones sobre DataFrames, como aplicar todo tipo de filtros a los mismos, que son de mucha utilidad en el análisis de datos.

Tras las lecciones dedicadas a ver cómo trabajar con datos en Pandas, lo siguiente que se explicará será cómo introducir datos de ficheros externos en la librería y cómo exportarlos a otros formatos, desde formato csv o fichero de Excel, como a formatos HTML o SQL.

Para finalizar este segundo segmento, y también el curso, encontrarás una serie de ejercicios propuestos por la profesora, que como ya ocurría en el bloque sobre NumPy, te servirán para practicar todo lo aprendido previamente, y verificar que los has resuelto correctamente, ya que además de proponerlos, podrás ver la solución a los mismos.

De esta forma concluye este curso de tratamiento de datos con las liberarías NumPy y Pandas, un tema sobre el que podrás completar tu formación con el curso de Pandas en Python y el curso de NumPy con Python, que podrás encontrar en nuestra plataforma.

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