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Curso

Introducción a la importación de datos en Python

BásicoNivel de habilidad
Actualizado 12/2025
Aprende a importar datos a Python desde diversas fuentes, como Excel, SQL, SAS y directamente desde la web.
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PythonData Preparation
3 h
15 vídeos
50 Ejercicios
3,900 XP
330K+
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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

Intermediate Python
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.
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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.
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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.
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