Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Descubre la manipulación de datos con pandas
Con este curso, aprenderás por qué pandas es la biblioteca de Python más popular del mundo, utilizada para todo, desde la manipulación de datos hasta el análisis de datos. Explorarás cómo manipular los DataFrames, mientras extraes, filtras y transformas conjuntos de datos del mundo real para su análisis.Con pandas, explorarás todos los conceptos básicos de la ciencia de datos. Utilizando datos del mundo real, como cifras de ventas de Walmart y series temporales de temperatura global, aprenderás a importar, limpiar, calcular estadísticas y crear visualizaciones, utilizando pandas para aumentar la potencia de Python.
Trabaja con pandas Data para explorar los conceptos básicos de la ciencia de datos
Empezarás dominando los conceptos básicos de pandas, incluyendo cómo inspeccionar DataFrames y realizar algunas manipulaciones fundamentales. También aprenderás a agregar DataFrames, antes de pasar a rebanar e indexar.Terminarás el curso aprendiendo a visualizar el contenido de tus DataFrames, trabajando con un conjunto de datos que contiene las ventas semanales de aguacate de US.
Aprende a manipular marcos de datos
Al completar este curso sobre pandas, comprenderás cómo utilizar esta biblioteca de Python para la manipulación de datos. Conocerás los DataFrames y cómo utilizarlos, y podrás visualizar tus datos en Python.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Agregación de datos
Valores de resumen
Aprenderás a resumir datos calculando estadísticas clave como totales, promedios y recuentos, lo que te permitirá extraer información valiosa a partir de datos brutos.
Una columna de agrupación
Aprenderás a desglosar las estadísticas de resumen por categorías, lo que te permitirá comparar métricas entre diferentes grupos y descubrir patrones en tus datos.
Múltiples columnas de agrupación
Aprenderás a analizar datos a través de múltiples dimensiones a la vez, lo que te permitirá descubrir patrones sutiles al desglosar resúmenes por varias categorías de forma simultánea.
2
Transformación de datos
Transformaciones básicas
Aprenderás a crear nuevas columnas combinando y calculando valores de los datos existentes, lo que te permitirá obtener ratios y otras métricas que no están disponibles en el dataset original.
Transformaciones complejas
Aprenderás a realizar cálculos de varios pasos y a calcular porcentajes sobre el total, lo que te permitirá crear métricas complejas que dependan de resultados intermedios.
3
Filtrado de datos
Filtrado básico
Aprenderás a extraer filas específicas de tus datos basándote en condiciones, lo que te permitirá centrar tu análisis en subconjuntos relevantes y gestionar valores faltantes y patrones de texto.
Múltiples condiciones
Aprenderás a filtrar datos utilizando múltiples criterios a la vez, lo que te permitirá extraer con precisión las filas que necesitas combinando condiciones con lógica AND y OR.
Filtrado complejo
Aprenderás a simplificar procesos de filtrado complejos dividiendo las condiciones en columnas independientes, y a extraer el resultado inverso de un filtro, haciendo que tu análisis sea más transparente y verificable.
4
Operaciones condicionales
Transformación condicional
Aprenderás a aplicar diferentes cálculos basados en condiciones específicas, lo que te permitirá estandarizar valores, clasificar datos en categorías y gestionar diversos escenarios en tus datos.
Agregación condicional
Aprenderás a calcular resúmenes que incluyan únicamente valores que cumplan criterios específicos, lo que te permitirá calcular métricas detalladas como el "promedio de solo los vuelos con retraso" dentro de cada grupo.
Manipulación de datos con pandas
Curso
completado
