When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Python: de usuario a explorador de datos

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Python: de usuario a explorador de datos

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python: de cero a analista de datos “

Dozent: Guillermo Barrios del Valle

1.610 bereits angemeldet

Bei enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

20 Bewertungen

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

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20 Bewertungen

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Science
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Graphing
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Extract, Transform, Load

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: NumPy

Wichtige Details

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Python: de cero a analista de datos “

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) de datos, así como la exploración de datos en la ciencia de datos. Aprenderás a trabajar con Pandas y dataframes, a leer archivos CSV y XLSX, y a comprender los conceptos de series temporales. Además, aprenderás la visualización de datos utilizando Matplotlib, creando gráficas individuales y personalizadas. También utilizarás NumPy y la manipulación de arrays, realizando las operaciones básicas y calculando gradientes. A lo largo del curso, desarrollarás buenas prácticas en el flujo de trabajo en ciencia de datos y en los conceptos avanzados como multi-índices en series temporales. Finalmente, sabrás como usar paquetes de manera local.

Moduldetails

Das ist alles enthalten

21 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

21 VideosInsgesamt 97 Minuten

Presentación del curso1 Minute
Presentación de la semana 12 Minuten
Funciones en Python4 Minuten
ETL. Extracción, transformación y carga3 Minuten
Introducción a las series temporales5 Minuten
Introducción a pandas y a los dataframes6 Minuten
Archivos csv y xlsx2 Minuten
Lectura de archivos csv3 Minuten
Lectura de archivos xlsx4 Minuten
Explorando las opciones de read_csv6 Minuten
El índice de los dataframes y las series temporales4 Minuten
El objeto tiempo en pandas6 Minuten
Columnas y renglones5 Minuten
EDA: Explora visualmente tu conjunto de datos4 Minuten
Analisis estadístico y estructural del conjunto de datos6 Minuten
Dataframes y valores nulos7 Minuten
Operaciones básicas con dataframes6 Minuten
Localizar y reemplazar informacion6 Minuten
Warnings al trabajar con datos5 Minuten
Cambia y localiza los nombres de las columnas6 Minuten
Cambia la frecuencia de tus datos7 Minuten

1 LektüreInsgesamt 3 Minuten

Datos y libretas del curso3 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 120 Minuten

Actividad 1120 Minuten

Das ist alles enthalten

14 Videos1 Programmieraufgabe

14 VideosInsgesamt 62 Minuten

Presentación de la semana 22 Minuten
Introducción a Matplotlib3 Minuten
Anatomía de una gráfica2 Minuten
Concepto de figuras y ejes (fig, ax)5 Minuten
Tipos de gráficas. Parte 1.6 Minuten
Tipos de gráficas. Parte 2.4 Minuten
Gráficas individuales2 Minuten
Mi primera gráfica temporal5 Minuten
Personaliza tus figuras 6 Minuten
Multiples gráficas . Parte 1. 4 Minuten
Multiples gráficas. Parte 2.5 Minuten
Multiples gráficas con patrones complejos6 Minuten
Gráficas interactivas con ipywidgets 7 Minuten
Prepara tu figura para publicación5 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 120 Minuten

Actividad 2120 Minuten

Das ist alles enthalten

16 Videos1 Programmieraufgabe

16 VideosInsgesamt 83 Minuten

Presentación de la semana 32 Minuten
Introducción a NumPy y arreglos numéricos6 Minuten
Importar archivos con NumPy. Parte 14 Minuten
Importar archivos con NumPy. Parte 24 Minuten
Atributos y propiedades de Arrays3 Minuten
Operaciones básicas con Arrays6 Minuten
Slicing y fancy slicing en NumPy7 Minuten
Manipula imagenes con NumPy6 Minuten
Manejo de multiples archivos con glob6 Minuten
Flujo de trabajo en NumPy con imagenes. Parte 16 Minuten
Flujo de trabajo en NumPy con imagenes. Parte 25 Minuten
Creando intervalos con arange y linspace3 Minuten
Manipulación de los arreglos de Numpy6 Minuten
Guardar datos en NumPy4 Minuten
Mallas para cálculos numéricos con NumPy7 Minuten
Herramientas para álgebra lineal6 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 120 Minuten

Actividad 3120 Minuten

Das ist alles enthalten

16 Videos1 Programmieraufgabe

16 VideosInsgesamt 74 Minuten

Presentación de semana 43 Minuten
El concepto del espacio de trabajo5 Minuten
La narrativa computacional en las libretas3 Minuten
Concatena archivos con pandas. Parte 15 Minuten
Concatena archivos con pandas. Parte 2.4 Minuten
Multi-índices en las columnas de series temporales8 Minuten
Multi-índices en los índices de series temporales. Parte 26 Minuten
El encoding4 Minuten
Desarrolla paquetes locales6 Minuten
Repaso de buenas prácticas2 Minuten
Ejercicio final: Exploración visual de datos. Parte 1.4 Minuten
Ejercicio final: Exloración visual de datos. Parte 2.5 Minuten
Ejercicio final: Limpieza de datos. Parte 1.5 Minuten
Ejercicio final: Limpieza de datos. Parte 2.5 Minuten
Ejercicio final: Análisis y figura final.6 Minuten
Paqueteria de ciencia de datos a explorar 4 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 120 Minuten

Actividad 4120 Minuten

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Programmieraufgabe

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Dozent

Guillermo Barrios del Valle

Universidad Nacional Autónoma de México

3 Kurse8.798 Lernende

von

Universidad Nacional Autónoma de México

Bewertungen von Lernenden

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3 stars
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1 star
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Zeigt 3 von 20 an

Geprüft am 28. Aug. 2025

me gustan que tengan actividades por modulo ayuda hacer un recuerdo

Geprüft am 28. Juli 2025

Si las actividades, por favor detallar bien ya que muchas veces el codigo esta correcto, pero el evaluador lo marca como error por algun detalle de nombres de variables y demas

Geprüft am 26. Aug. 2025

DESARROLLE TODOS LOS MODULOS PERO ME QUEDO COMO PERDIDO 2 MODULOS COMO PUEDO APRENDER UN POCO MAS PARA CORREGIR MI ERROR

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