Curso de NumPy con Python
Curso
3 h. y 30 min.
4.4
Python
Python para Data Science
Con esta lista te convertirás en un experto en el manejo de datos con Python, gracias a las librerías más utilizadas, con las que podrás analizar, visualizar y tratar grandes cantidades de datos.
Contenidos de la ruta de aprendizaje
7 Cursos · 14 h. en total 
Curso de tratamiento de datos con Pandas en Python
Curso
3 h. y 29 min.
4.5
Curso de manipulación de DataFrames con Pandas
Curso
1 h. y 39 min.
4.6
Curso de Visualización de datos con Python
Curso
2 h. y 41 min.
4.4
Lectura y escritura de diferentes fuentes con Pandas
Taller
1 h. y 3 min.
4.3
EDA: Exploratory Data Analysis con Python
Taller
1 h. y 8 min.
4.4
Caso de estudio con Pandas
Taller
26 min.
4.6
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Habilidades que obtendrás
- Conocerás la importancia de la visualización de datos.
- Aprenderás a trabajar con matplotlib y seaborn para crear visualizaciones según caso de uso.
- Conocerás los tipos de datos y a leer/escribir ficheros con Pandas.
- Aprenderás a generar Series de datos y DataFrames.
- Aprenderás a realizar una estadística descriptiva sobre los DataFrames.
- Aprenderás a aplicar la librería Pandas en un caso real.
- Conocerás los tipos de datos disponibles en Numpy y a realizar operaciones con ellos.
- Usarás Numpy para aplicar algebra lineal.
- Conocerás las funciones lógicas disponibles.
- Aprenderás a utilizar la librería Pandas para el análisis de datos.
- Trabajarás con estructuras data frame.
- Prepararás y transformarás los datos para su análisis.
- Aprenderás técnicas de manipulación de estructuras de datos con Pandas.
- Conocerás en que consiste un EDA.
- Aprenderás a representar cada variable según su tipo y a estudiar sus correlaciones.
- Aprenderás a plantear un caso real de análisis de datos utilizando Pandas.
Requisitos mínimos
Para realizar este curso es necesario tener conocimientos de cómo visualizar datos con Python y conocer cómo trabajar con las librerías Pandas y NumPy.
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Por qué hacer la lista de Python para Data Science
Python es en la actualidad el lenguaje de programación más utilizado para el análisis inteligente de grandes volúmenes de datos. Esta popularidad se debe en gran medida a que, a diferencia de otros lenguajes, como R o Java, Python es muy flexible y fácilmente escalable, lo que facilita su uso en el campo del Big Data.
Además, dispone de bibliotecas desarrolladas casi específicamente para el análisis de datos, como son NumPy o Pandas, que facilitan en gran medida el trabajo con estructuras de datos, funciones matemáticas de alto nivel o algoritmos de integración de información.
Si te gusta el análisis de datos y quieres introducirte en el mundo del Data Science de la mano de Python, que está en pleno auge y es un perfil muy buscado por las empresas, realizando esta lista podrás aprender a trabajar con las librerías NumPy y Pandas, de la mano de los expertos que han realizado los cursos que la conforman.
