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Course Description
Python es un lenguaje de programación de propósito general que cada vez es más popular para hacer ciencia de datos. Empresas alrededor del mundo utilizan Python para recolectar información de sus datos y obtener una ventaja competitiva. A diferencia de otros tutoriales de Python, este curso se enfoca específicamente en Python para la ciencia de datos. En nuestra clase de Introducción a Python, aprenderás acerca de poderosas maneras de almacenar y manipular datos, así como también geniales herramientas de ciencia de datos para comenzar tus propios análisis. Ingresa al currículo en línea de Datacamp para Python.
For Business
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Conceptos básicos de Python
FreeUna introducción a los conceptos básicos de Python. Aprende como utilizar Python de forma interactiva y a tráves de una consola. Crea tus primeras variables y familiarícese con los tipos de datos básicos en Python.
La interfaz de Python100 xp¿Cuándo utilizar Python?50 xp¿Algún comentario?100 xpPython como calculadora100 xpAsignación de variables100 xpCálculos con variables100 xpOtros tipos de variable100 xpAdivina el tipo50 xpOperaciones con otros tipos100 xpConversión de tipos100 xp¿Python puede manejarlo todo?50 xp - 2
Listas de Python
FreeAprende a almacenar, acceder y manipular datos en una lista: el primer paso hacia un trabajo eficiente con gran cantidad de datos.
Crea una lista100 xpCreando una lista con diferentes tipos100 xpSelecciona la lista correcta50 xpLista de listas100 xpSelecciona y vencerás100 xpSelecciona y calcula100 xpRebanando y cortando100 xpRebanando y cortando (2)100 xpSeleccionando lista de listas50 xpReemplazando elementos en la lista100 xpExtiende una lista100 xpElimina elementos de una lista50 xpFuncionamiento interno de listas100 xp - 3
Funciones y paquetes
FreePara aprovechar el código que los desarrolladores de Python han escrito, aprenderás sobre funciones, métodos y paquetes. ¡Esto te ayudará a reducir la cantidad de código que necesitas para resolver problemas!
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NumPy
FreeNumPy es un poderoso paquete de Python para hacer ciencia de datos eficientemente. Aprende como trabajar con arrays de NumPy, una alternativa más rápida y poderosa a las listas, y toma tus primeros pasos en la exploración de datos.
Tu primer array NumPy100 xpAltura de los jugadores de béisbol100 xpIMC de los jugadores de béisbol100 xpJugadores de béisbol livianos100 xpEfectos secundarios de NumPy50 xpSelección en arreglos NumPy100 xpTu primer array 2D con NumPy100 xpDatos de béisbol en 2D100 xpSelección de array 2D con NumPy100 xpAritmética 2D100 xpPromedio contra mediana100 xpExplorando los datos de béisbol100 xp¡Mezclando todo!100 xp
Manuel Bojato
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As a full-stack developer on a daily basis, while contributing to open-source projects in his free time, Manuel has been seeking opportunities to improve his skills in Python, focused on data science and eager to taught others how to use it. After achieving the electronic and mechanical engineer degrees in his country (Colombia), he started to work on his true passion, programming stuff and soon started as an Angular frontend developer at some local company while sharpening his skills on Python on recent company projects. Currently digging more into advanced python-related libraries like backend development with Flask, data analysis, graphQL integration, and SQL.
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