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.
Python: de usuario a explorador de datos
Python: de usuario a explorador de datos
Ce cours fait partie de Spécialisation "Python: de cero a analista de datos "
Instructeur : Guillermo Barrios del Valle
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20 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Package and Software Management
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Graphing
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : NumPy
Détails à connaître
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Enseigné en Espagnol
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Universidad Nacional Autónoma de México
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Étudiant(e) depuis 2018
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Révisé le 28 août 2025
me gustan que tengan actividades por modulo ayuda hacer un recuerdo
FR
Révisé le 26 août 2025
DESARROLLE TODOS LOS MODULOS PERO ME QUEDO COMO PERDIDO 2 MODULOS COMO PUEDO APRENDER UN POCO MAS PARA CORREGIR MI ERROR
JL
Révisé le 14 oct. 2024
Excelente contenido. Como observación, a veces las entregas omiten indicaciones necesarias para aprobarlas satisfactoriamente o estas no son muy claras.
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