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Curso

Python para usuarios de R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 3/2023

Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.

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Descripción del curso

Python y R han crecido enormemente en popularidad en la "era del Machine Learning". Ambos son lenguajes de alto nivel, fáciles de aprender y escribir. El lenguaje que uses dependerá de tu formación y del ámbito en el que estudies o trabajes. R es un lenguaje creado por y para estadísticos, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito más general. En cualquier caso, habrá momentos en los que un algoritmo concreto esté implementado en un lenguaje y no en el otro, una funcionalidad esté mejor documentada, o, simplemente, el tutorial que encontraste en línea use Python en lugar de R.En cualquiera de estos casos, esto podría requerir que el usuario de R trabaje en Python para completar su tarea, o intente entender cómo está implementado algo en Python para poder traducirlo a R. Este curso te ayuda a superar la barrera entre R y Python.

Requisitos previos

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

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2

Control flow, Loops, and Functions

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

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4

Plotting

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries.

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

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5

Capstone

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

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