­č笭čçŞ Python 3: An├ílisis y visualizaci├│n de datos

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Python 3: Análisis y visualización de datos

Comienza en el mundo del análisis de datos y añade valor a tu CV

Language: spanish

Note: 4.3/5 (541 notes) 71,407 students

Instructor(s): Numpi Cursos

Last update: 2022-05-11

What you’ll learn

  • An├ílisis de datos con Python
  • Aprender├ís a analizar grandes vol├║menes de datos r├ípidamente con Pandas.
  • Aprender├ís a encontrar relaciones entre las variables de tus datos.
  • Aprender├ís como hacer gr├íficas atractivas para los datos.
  • Aprender├ís a generar representaciones gr├íficas de la informaci├│n para tener un mejor entendimiento de ella.
  • Aprender├ís a exportar los datos tratados a Excel.
  • Aprender├ís a importar datos desde un CSV o desde un Excel para analizarlos.
  • Aprender├ís como crear una Base de Datos con Python para leer y escribir datos en ella.

 

Requirements

  • Ser├şa bueno que sepas lo b├ísico de Python pero no es indispensable.
  • Tener nociones b├ísicas del manejo de datos en Excel.

 

Description

Python es un lenguaje de programación de código abierto, orientado a objetos, muy simple y fácil de entender. Tiene una sintaxis sencilla que cuenta con una vasta biblioteca de herramientas, que hacen de Python un lenguaje de programación único.


Saber programar en Python es una habilidad solicitada por las empresas de todo el mundo. Un programador Jr. en Python gana $77,000 USD al a├▒o en promedio.


En el curso aprenderemos:

  • Como crear una Base de Datos con Python para leer y escribir datos en ella.

  • A usar Numpy para trabajar con arrays y para generar muestras aleatorias.

  • A importar datos desde un CSV o desde un Excel para analizarlos.

  • A trabajar con fechas y variables de diferentes formatos.

  • A exportar los datos tratados a Excel.

  • A generar representaciones gr├íficas de la informaci├│n para tener un mejor entendimiento de ella.

Tambien abordamos varios ejercicios donde ponemos en practica lo aprendido durante las lecciones.


┬┐Qu├ę esperas? Con este curso a├▒adir├ís valor a tu CV y habilidades que te har├ín destacar en tu trabajo. Desbloquea tu potencial con el an├ílisis de datos, desarrollar├ís habilidades profesionales y estar├ís listo para aplicarlas en cualquier trabajo. Recuerda que la habilidad de analizar datos es de las m├ís demandadas hoy en d├şa.


Despu├ęs de tomar este curso ser├ís capaz de  analizar grandes vol├║menes de datos en Python para proyectos personales o para el entorno profesional.



 

Who this course is for

  • Profesionistas que requieran trabajar con una gran cantidad de datos.
  • Profesionistas que necesiten analizar grandes vol├║menes de datos.

 

Course content

  • Introducci├│n
    • Bienvenido a Numpi
    • Bienvenido al curso
  • Manejo de bases de datos con SQLite 3 para Python
    • ┬┐Qu├ę es una base de datos?
    • Instalar DB Browser
    • Crear una base de datos con SQLite 3
    • Insertar y leer BD (1)
    • Insertar y leer BD (2)
    • Leer un CSV e insertarlo a una BD
  • Manipulaci├│n de datos con NumPy
    • Crear arrays multidimensionales
    • Operaciones b├ísicas
    • ┬┐Qu├ę son las matrices?
    • Algebra lineal
    • Funciones Universales unarias
    • Funciones Universales binarias
    • Agregar y quitar valores a un array
    • Transformaciones
    • Indexaci├│n y slicing
  • Manipulaci├│n de datos con Pandas
    • Crear Series
    • Crear DataFrames
    • Operaciones con DataFrames (I)
    • Operaciones con DataFrames (II)
    • Indexado y filtrado
    • Fechas con datetime (I)
    • Fechas con datetime (II)
    • Fechas con pandas
    • Manejo de datos ausentes
    • Muestras aleatorias
    • Lectura de ficheros de datos
    • Combinaci├│n de conjuntos de datos (I)
    • Combinaci├│n de conjuntos de datos (II)
    • Funcio╠ün de agrupacio╠ün
    • Operaciones sobre datos agrupados
  • Presentaci├│n de datos con Python
    • Figura y paneles
    • Colores y estilos
    • Leyendas, etiquetas de eje y t├ştulos
    • Tipos de gr├íficos
    • Presentaci├│n del an├ílisis
  • Termiaste
    • Nos vemos en clase.

 

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