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Introducción a la Ciencia de Datos en Python

Sumérgete en la ciencia de datos con Python y aprende a analizar y visualizar datos. No se necesita experiencia.

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Descripción del curso

¡Comienza tu viaje hacia la Ciencia de Datos! Aunque nunca hayas escrito una línea de código en tu vida, podrás seguir este curso y ser testigo del poder de Python para realizar Ciencia de Datos. Utilizarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y en el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y con módulos populares de Ciencia de Datos como Matplotlib (para diagramas y gráficos) y pandas (para datos tabulares).
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  1. 1

    Introducción a Python

    Gratuito

    ¡Bienvenido al maravilloso mundo del Análisis de Datos en Python! En este capítulo, aprenderás los conceptos básicos de la sintaxis de Python, cargarás tus primeros módulos de Python y utilizarás funciones para obtener una lista de sospechosos del secuestro de Bayes, el premiado Golden Retriever de DataCamp.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Sumérgete en Python
    50 xp
    Importar módulos de Python
    100 xp
    Corregir una importación incorrecta
    100 xp
    Crear variables
    50 xp
    Crear un flotador
    100 xp
    Crear cadenas
    100 xp
    Corregir errores de cadena
    100 xp
    Nombres de variables válidos
    50 xp
    Diversión con funciones
    50 xp
    Cargar un Marco de Datos
    100 xp
    Corregir un error de función
    100 xp
    Husmear en busca de sospechosos
    100 xp
  2. 2

    Cargar datos en pandas

    En este capítulo, aprenderás una potente biblioteca de Python: pandas. pandas te permite leer, modificar y buscar conjuntos de datos tabulares (como hojas de cálculo y tablas de bases de datos). Examinarás los registros de las tarjetas de crédito de los sospechosos y comprobarás si alguno de ellos hizo compras sospechosas.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Trazar datos con Matplotlib

    ¡Prepárate para visualizar tus datos! Crearás gráficos de líneas con otro módulo de Python: Matplotlib. Utilizando gráficos de líneas, analizarás las frecuencias de letras de la nota de rescate y varias muestras de escritura para determinar el secuestrador.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Diferentes tipos de parcelas

    En este último capítulo, aprenderás a crear tres nuevos tipos de gráficos: gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas. Utilizarás estas herramientas para localizar dónde se esconde el secuestrador y rescatar a Bayes, el Golden Retriever.

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Mona Khalil
Hillary Green-Lerman HeadshotHillary Green-Lerman

Lead Data Scientist, Looker

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