Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Como científico de datos, tendrás que limpiar datos, manipularlos y mezclarlos, visualizarlos, crear modelos predictivos e interpretarlos. Pero antes tendrás que saber cómo introducir datos en Python. En este curso, aprenderás las distintas formas de importar datos a Python: desde archivos planos como .txt y .csv; desde archivos nativos de otros programas, como hojas de cálculo de Excel, archivos de Stata, SAS y MATLAB; y desde bases de datos relacionales como SQLite y PostgreSQL.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos.
El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción y ficheros planos
En este capítulo aprenderás a importar datos a Python desde todo tipo de archivos planos, que son una forma sencilla y frecuente de almacenamiento de datos. Ya has aprendido a utilizar NumPy y pandas: aprenderás a utilizar estos paquetes para importar archivos planos y personalizar tus importaciones.
- ¡Bienvenido al curso!50 XP
- Importar archivos de texto completos100 XP
- Importar archivos de texto línea por línea100 XP
- La importancia de los archivos planos en la ciencia de datos50 XP
- Pregunta sorpresa: ¿qué son exactamente los archivos planos?50 XP
- Por qué nos gustan los archivos planos y el Zen de Python50 XP
- Importar archivos planos con NumPy50 XP
- Utilizar NumPy para importar archivos planos100 XP
- Personaliza tu importación de NumPy100 XP
- Importar diferentes tipos de datos100 XP
- Importar archivos planos con pandas50 XP
- Utilizar pandas para importar archivos planos como DataFrames (1)100 XP
- Utilizar pandas para importar archivos planos como DataFrames (2)100 XP
- Personaliza tu importación de pandas100 XP
- Reflexiones finales sobre la importación de datos50 XP
2
Importar datos de otros tipos de archivos
Has aprendido a importar archivos planos, pero hay muchos otros tipos de archivos con los que potencialmente tendrás que trabajar como científico de datos. En este capítulo aprenderás a importar datos a Python desde una amplia gama de tipos de archivo importantes. Entre ellos se incluyen archivos en formato Pickle, hojas de cálculo de Excel, archivos SAS y Stata, archivos HDF5 —un tipo de archivo para almacenar grandes cantidades de datos numéricos— y archivos MATLAB.
3
Trabajar con bases de datos relacionales en Python
En este capítulo, aprenderás a extraer datos significativos de bases de datos relacionales, una habilidad esencial para cualquier científico de datos. Aprenderás sobre los modelos relacionales, cómo crear consultas SQL, cómo filtrar y ordenar tus registros SQL, y cómo realizar consultas avanzadas mediante la unión de tablas de bases de datos.
Introducción a la importación de datos en Python
Curso
completado
