En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) de datos, así como la exploración de datos en la ciencia de datos. Aprenderás a trabajar con Pandas y dataframes, a leer archivos CSV y XLSX, y a comprender los conceptos de series temporales. Además, aprenderás la visualización de datos utilizando Matplotlib, creando gráficas individuales y personalizadas. También utilizarás NumPy y la manipulación de arrays, realizando las operaciones básicas y calculando gradientes. A lo largo del curso, desarrollarás buenas prácticas en el flujo de trabajo en ciencia de datos y en los conceptos avanzados como multi-índices en series temporales. Finalmente, sabrás como usar paquetes de manera local.
Python: de usuario a explorador de datos
Python: de usuario a explorador de datos
Ce cours fait partie de Spécialisation "Python: de cero a analista de datos "
Instructeur : Guillermo Barrios del Valle
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20 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Graphing
- Catégorie : Package and Software Management
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
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Enseigné en Espagnol
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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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LE
Révisé le 28 juil. 2025
Si las actividades, por favor detallar bien ya que muchas veces el codigo esta correcto, pero el evaluador lo marca como error por algun detalle de nombres de variables y demas
FC
Révisé le 8 sept. 2025
Muy entendible y se sustrae de él herramientas muy útiles para explorar datos.
FR
Révisé le 26 août 2025
DESARROLLE TODOS LOS MODULOS PERO ME QUEDO COMO PERDIDO 2 MODULOS COMO PUEDO APRENDER UN POCO MAS PARA CORREGIR MI ERROR
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