Tipos de datos para la ciencia de datos en Python
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Descripción del curso
¿Tienes conocimientos básicos de programación en Python para la ciencia de datos, pero quieres más? Entonces este es el curso para usted. Aquí consolidará y practicará sus conocimientos sobre listas, diccionarios, tuplas, conjuntos y fechas. Verá su relevancia al trabajar con muchos datos reales y cómo aprovechar varios de ellos de forma concertada para resolver problemas de varios pasos, incluido un estudio de caso ampliado con datos de tránsito del área metropolitana de Chicago. También aprenderá a utilizar muchos de los objetos del módulo Python Collections, que le permitirán almacenar y manipular sus datos para diversos fines de Data Scientific. Después de realizar este curso, estará preparado para enfrentarse a muchos retos de la Ciencia de Datos de forma pitónica.
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Tipos de datos de secuencia fundamentales
GratuitoEste capítulo te presentará los tipos de datos fundamentales de Python: listas, conjuntos y cadenas. Estos contenedores de datos son fundamentales, ya que proporcionan la base para almacenar y realizar bucles sobre datos ordenados. Para hacer las cosas más interesantes, aplicarás lo que aprendas sobre estos tipos para responder a preguntas sobre el conjunto de datos New York Baby Names.
Introducción y listas50 xpManipulación de listas por diversión y beneficio100 xpRecorrer listas en bucle100 xpConoce las tuplas50 xpUtilización de tipos de datos50 xpUtilización y descompresión de tuplas100 xpCreación de tuplas por accidente100 xpCuerdas50 xpLiterales de cadena formateados (cadenas "f")100 xpCombinar varias cadenas100 xpEncontrar cadenas en otras cadenas100 xp - 2
Diccionarios - La raíz de Python
En la raíz de todas las cosas de Python hay un diccionario. Aquí aprenderá a utilizarlos para manejar de forma segura datos que pueden visualizarse de diversas formas para responder a más preguntas sobre el conjunto de datos de Nombres de bebés de Nueva York. Explorarás cómo recorrer los datos de un diccionario, acceder a datos anidados, añadir nuevos datos, y llegarás a apreciar todas las maravillosas capacidades de los diccionarios de Python.
Utilización de diccionarios50 xpCrear y recorrer diccionarios100 xpBúsqueda segura por llave100 xpAlteración de diccionarios50 xpAñadir y ampliar diccionarios100 xpAbrir y cerrar diccionarios100 xpUtilización pitónica de diccionarios50 xpTrabajar con diccionarios de forma más pitónica100 xpComprobación de datos en los diccionarios100 xpTipos de datos mixtos en diccionarios50 xpDiccionarios anidados100 xpTipos mixtos anidados100 xp - 3
Tipos de datos numéricos, booleanos y conjuntos
Alejémonos un poco de los diccionarios y veamos otros tipos de datos numéricos y booleanos comunes junto con los conjuntos.
Tipos de datos numéricos50 xpCuándo utilizar números enteros y flotantes100 xpImpresión de flotadores100 xpDivisión con enteros y flotantes100 xpBooleanos - El tipo de datos lógico50 xpMás que verdadero y falso100 xpComparaciones100 xpVerdad, Verdad, Falso y Falso100 xpConjuntos (datos desordenados con operaciones lógicas optimizadas)50 xpDeterminar las diferencias de conjunto100 xpEncontrar todos los datos y los que se solapan entre conjuntos100 xp - 4
Tipos de datos avanzados
Algunos tipos de datos son compuestos de otros tipos de datos y me ofrecen incluso más capacidades que un tipo de datos fundamental. Exploremos algunos tipos complejos del módulo de colecciones y clases de datos.
Contar es fácil50 xpUso del contador en las listas100 xpEncontrar los elementos más comunes100 xpDiccionarios de estructura desconocida - Defaultdict50 xpCreación de diccionarios de estructura desconocida100 xpAñadir de forma segura a la lista de valores de una clave100 xp¿Cómo que no tengo clase? Namedtuple50 xpCreación de namedtuples para almacenar datos100 xpAprovechamiento de los atributos de las namedtuples100 xpClases de datos50 xpCreación de una clase de datos100 xpUtilización de clases de datos100 xpResumen50 xp
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