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

Ce cours fait partie de Spécialisation "Python: de cero a analista de datos "

Instructeur : Guillermo Barrios del Valle

1 601 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

20 avis

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

5 modules

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niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Il y a 5 modules dans ce cours

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.

Détails du module

Inclus

21 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

21 vidéosTotal 97 minutes

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

1 lectureTotal 3 minutes

Datos y libretas del curso3 minutes

1 devoir de programmationTotal 120 minutes

Actividad 1120 minutes

Inclus

14 vidéos1 devoir de programmation

14 vidéosTotal 62 minutes

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

1 devoir de programmationTotal 120 minutes

Actividad 2120 minutes

Inclus

16 vidéos1 devoir de programmation

16 vidéosTotal 83 minutes

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

1 devoir de programmationTotal 120 minutes

Actividad 3120 minutes

Inclus

16 vidéos1 devoir de programmation

16 vidéosTotal 74 minutes

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

1 devoir de programmationTotal 120 minutes

Actividad 4120 minutes

Inclus

2 vidéos1 devoir de programmation

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Instructeur

Guillermo Barrios del Valle

Universidad Nacional Autónoma de México

3 Cours8 774 apprenants

Offert par

Universidad Nacional Autónoma de México

Avis des étudiants

5 stars
45 %
4 stars
20 %
3 stars
15 %
2 stars
5 %
1 star
15 %

Affichage de 3 sur 20

Révisé le 28 août 2025

me gustan que tengan actividades por modulo ayuda hacer un recuerdo

Révisé le 8 sept. 2025

Muy entendible y se sustrae de él herramientas muy útiles para explorar datos.

Révisé le 28 juil. 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

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