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Python nivel intermedio

Mejora tus habilidades en ciencia de datos creando visualizaciones usando Matplotlib y manipulando DataFrames con pandas.

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4 Horas18 Videos87 Ejercicios
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Descripción del curso

Aprender Python es crucial para cualquier aspirante a profesional de la ciencia de datos. Aprende a visualizar datos con las funciones de Matplotlib y familiarízate con estructuras de datos como el diccionario y pandas DataFrame. Este curso intermedio de cuatro horas te ayudará a ampliar tus conocimientos de Python y a explorar nuevas aplicaciones y funciones que ampliarán tu repertorio y te ayuden a trabajar de forma más eficaz.

Descubrirás cómo los diccionarios ofrecen una alternativa a las listas de Python, y por qué el dataframe de pandas es la forma más popular de trabajar con datos tabulares. En el segundo capítulo de este curso, descubrirás cómo puedes crear y manipular conjuntos de datos, y cómo acceder a ellos utilizando estas estructuras. La práctica a lo largo del curso aumentará tu confianza en cada área.

A medida que avances, estudiarás la lógica, el control flow, los filtros y los bucles. Estas funciones sirven para controlar la toma de decisiones en los programas de Python y te ayudan a realizar más operaciones con sus datos, incluidas las sentencias repetidas. Terminarás el curso aplicando todas tus nuevas habilidades utilizando estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta.

Una vez que hayas completado todos los capítulos, estarás listo para aplicar tus nuevas habilidades en tu trabajo, nueva carrera o proyecto personal, y estarás preparado para pasar a un aprendizaje más avanzado de Python.
  1. 1

    Matplotlib

    Gratuito

    La visualización de datos es una habilidad clave para los aspirantes a científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de diagramas esclarecedores y con sentido. En este capítulo, aprenderás a construir varios tipos de diagramas y personalizarlos para que sean más atractivos e interpretables visualmente.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Diagramas básicos con Matplotlib
    50 xp
    Diagrama de líneas (1)
    100 xp
    Gráfica de línea (2): Interpretación
    50 xp
    Gráfica de líneas (3)
    100 xp
    Diagrama de dispersión (1)
    100 xp
    Gráfico de dispersión (2)
    100 xp
    Histograma
    50 xp
    Construir un histograma (1)
    100 xp
    Construir un histograma (2): rangos (bins)
    100 xp
    Construir un histograma (3): comparar
    100 xp
    Elige la gráfica adecuada (1)
    50 xp
    Elige la parcela adecuada (2)
    50 xp
    Personalización
    50 xp
    Etiquetas (Labels)
    100 xp
    Ticks
    100 xp
    Tamaños
    100 xp
    Colores
    100 xp
    Personalizaciones adicionales
    100 xp
    Interpretación
    50 xp
  2. 3

    Lógica, flujo de control y filtrado

    La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas de Python. Conoce los diferentes operadores de comparación, cómo combinarlos con los operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en las estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en pandas DataFrames usando la lógica.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 5

    Caso práctico: Estadísticas de hackers

    Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Usarás estadísticas de hackers para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva!

    Reproducir Capítulo Ahora

En las siguientes pistas

Analista de datos con PythonIngeniero de datosCientífico de datos con PythonCientífico profesional de datos con PythonDesarrollador PythonFundamentos de Python

Sets De Datos

GapminderCarsBRICS

Colaboradores

Collaborator's avatar
Filip Schouwenaars
Collaborator's avatar
Vincent Vankrunkelsven

Requisitos Previos

Introduction to Python
Hugo Bowne-Anderson HeadshotHugo Bowne-Anderson

Data Scientist

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