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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21 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Graphing
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Package and Software Management
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Visualization Software
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
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Universidad Nacional Autónoma de México
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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IC
4.0
Révisé le 28 août 2025
me gustan que tengan actividades por modulo ayuda hacer un recuerdo
JL
4.0
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.
FC
5.0
Révisé le 8 sept. 2025
Muy entendible y se sustrae de él herramientas muy útiles para explorar datos.
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