Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¡Empieza tu camino en la ciencia de datos! Aunque nunca hayas escrito una línea de código, podrás seguir este curso y ver de primera mano la potencia de Python para hacer ciencia de datos. Usarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y por el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y con módulos populares de ciencia de datos como Matplotlib (para gráficos) y pandas (para datos tabulares).Los vídeos incluyen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en "Show transcript" en la esquina inferior izquierda de cada vídeo.
El glosario del curso está disponible a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE necesitas completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE a la derecha.
Requisitos previos
No hay requisitos previos para este curso
Programa de formación
Contenido del curso
1
Primeros pasos en Python
¡Bienvenido al apasionante mundo del análisis de datos en Python! En este capítulo aprenderás los fundamentos de la sintaxis de Python, cargarás tus primeros módulos y usarás funciones para obtener una lista de sospechosos del secuestro de Bayes, el Golden Retriever premiado de DataCamp.
- Sumérgete en Python50 XP
- Importar módulos de Python100 XP
- Corregir una importación incorrecta100 XP
- Creación de variables50 XP
- Crear un flotador100 XP
- Crear cadenas100 XP
- Corregir errores de cadena100 XP
- Nombres de variables válidos50 XP
- Diversión con funciones50 XP
- Cargar un Marco de Datos100 XP
- Corregir un error de función100 XP
- Husmear en busca de sospechosos100 XP
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 movimientos de tarjeta de crédito de los sospechosos y verás si alguno hizo compras sospechosas.
3
Representar datos con Matplotlib
¡Prepárate para visualizar tus datos! Crearás gráficos de líneas con otro módulo de Python: Matplotlib. Con gráficos de líneas, analizarás las frecuencias de letras de la nota de rescate y varias muestras de escritura para identificar al secuestrador.
4
Tipos de gráficos
En este capítulo final aprenderás a crear tres tipos de gráficos nuevos: de dispersión, de barras e histogramas. Usarás estas herramientas para localizar dónde se esconde el secuestrador y rescatar a Bayes, el Golden Retriever.
Introducción a la ciencia de datos con Python
Curso
completado
