Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Mejora tus habilidades con Python
Aprender Python es crucial para cualquier aspirante a profesional de la ciencia de datos. Aprende a visualizar datos reales con las funciones de Matplotlib y familiarízate con estructuras de datos como el diccionario y el DataFrame de pandas. Este curso intermedio de cuatro horas te ayudará a mejorar tus conocimientos de Python y a explorar nuevas aplicaciones y funciones de Python que amplíen tu repertorio y te ayuden a trabajar con más eficacia.Aprende a utilizar los diccionarios y pandas de Python
Los diccionarios ofrecen una alternativa a las listas de Python, mientras que el marco de datos 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.Explora la lógica booleana de Python y los bucles de Python
En la segunda mitad de este curso, verás la lógica, el flujo de control, el filtrado y los bucles. Estas funciones sirven para controlar la toma de decisiones en los programas Python y te ayudan a realizar más operaciones con tus 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.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Matplotlib
La visualización de datos es una habilidad clave para los aspirantes a científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos y reveladores. En este capítulo, aprenderás a construir varios tipos de gráficos y a personalizarlos para que sean más atractivos visualmente e interpretables.
- Gráficos básicos con Matplotlib50 XP
- Gráfico lineal (1)100 XP
- Gráfico lineal (2): interpretación50 XP
- Gráfico lineal (3)100 XP
- Diagrama de dispersión (1)100 XP
- Diagrama de dispersión (2)100 XP
- Histograma50 XP
- Construye un histograma (1)100 XP
- Construye un histograma (2): barras100 XP
- Construye un histograma (3): compara100 XP
- Elige el gráfico adecuado (1)50 XP
- Elige el gráfico adecuado (2)50 XP
- Personalización50 XP
- Etiquetas100 XP
- Marcas100 XP
- Tamaños100 XP
- Colores100 XP
- Otras personalizaciones100 XP
- Interpretación50 XP
2
Diccionarios y pandas
Conoce el diccionario, una alternativa a la lista de Python, y el DataFrame de pandas, el estándar de facto para trabajar con datos tabulares en Python. Practicarás la creación y manipulación de conjuntos de datos, y aprenderás a acceder a la información que necesitas de estas estructuras de datos.
3
Lógica, flujo de control y filtrado
La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas Python. Conoce los distintos operadores de comparación, cómo combinarlos con operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en DataFrames de pandas mediante lógica.
4
Bucles
Hay varias técnicas que puedes utilizar para ejecutar código Python y repetirlo. Mientras que los bucles son como sentencias if repetidas, el bucle for itera por todo tipo de estructuras de datos. Aprende todo sobre ellos en este capítulo.
5
Caso práctico: estadísticas de hacker
Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Utilizarás estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva.
Python intermedio
Curso
completado
