Saltar al contenido principal
InicioPythonPython intermedio

Python intermedio

Mejora tus habilidades en ciencia de datos creando visualizaciones con Matplotlib y manipulando DataFrames con pandas.

Comience El Curso Gratis
4 horas18 vídeos87 ejercicios
1.132.064 aprendicesTrophyDeclaración de cumplimiento

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.
Group¿Entrenar a 2 o más personas?Pruebe DataCamp para empresas

Preferido por estudiantes en miles de empresas


Descripción del curso

Mejora tus habilidades con Python

Aprender Python es crucial para cualquier aspirante a profesional de la ciencia de datos. Aprende a visualizar datos reales con las funciones de Matplotlib y familiarízate con estructuras de datos como el diccionario y el DataFrame de pandas. Este curso intermedio de cuatro horas te ayudará a mejorar tus conocimientos de Python y a explorar nuevas aplicaciones y funciones de Python que amplíen tu repertorio y te ayuden a trabajar con más eficacia.

Aprende a utilizar los diccionarios y pandas de Python

Los diccionarios ofrecen una alternativa a las listas de Python, mientras que el marco de datos de pandas es la forma más popular de trabajar con datos tabulares. En el segundo capítulo de este curso, descubrirás cómo puedes crear y manipular conjuntos de datos, y cómo acceder a ellos utilizando estas estructuras. La práctica a lo largo del curso aumentará tu confianza en cada área.

Explora la lógica booleana de Python y los bucles de Python

En la segunda mitad de este curso, verás la lógica, el flujo de control, el filtrado y los bucles. Estas funciones sirven para controlar la toma de decisiones en los programas Python y te ayudan a realizar más operaciones con tus datos, incluidas las sentencias repetidas. Terminarás el curso aplicando todas tus nuevas habilidades utilizando estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta.

Una vez que hayas completado todos los capítulos, estarás listo para aplicar tus nuevas habilidades en tu trabajo, nueva carrera o proyecto personal, y estarás preparado para pasar a un aprendizaje más avanzado de Python.
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más
Pruebe DataCamp Para EmpresasPara obtener una solución a medida, reserve una demostración.

En las siguientes pistas

Certificación disponible

Analista de datos en Python

Ir a la pista
Certificación disponible

Científico de datos asociado en Python

Ir a la pista

Fundamentos de Datos en Python

Ir a la pista
  1. 1

    Matplotlib

    Gratuito

    La visualización de datos es una competencia en ciencia de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos y reveladores. En este capítulo, aprenderás a crear diferentes tipos de gráficos y personalizarlos para que sean más atractivos visualmente e interpretables.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Gráficos básicos con Matplotlib
    50 xp
    Gráfico de líneas (1)
    100 xp
    Gráfico de líneas (2): interpretación
    50 xp
    Gráfico de líneas (3)
    100 xp
    Diagrama de dispersión (1)
    100 xp
    Diagrama de dispersión (2)
    100 xp
    Histograma
    50 xp
    Crear un histograma (1)
    100 xp
    Crear un histograma (2): bins
    100 xp
    Crear un histograma (3): comparar
    100 xp
    Elegir el gráfico adecuado (1)
    50 xp
    Elegir el gráfico adecuado (2)
    50 xp
    Personalización
    50 xp
    Etiquetas
    100 xp
    Ticks
    100 xp
    Tamaños
    100 xp
    Colores
    100 xp
    Personalizaciones adicionales
    100 xp
    Interpretación
    50 xp
  2. 3

    Lógica, flujo de control y filtros

    La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas Python. Conoce los distintos operadores de comparación, cómo combinarlos con operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en DataFrames de pandas utilizando la lógica.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 5

    Caso práctico: estadísticas de hacker

    Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Utilizarás estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva.

    Reproducir Capítulo Ahora
Empresas

Group¿Entrenar a 2 o más personas?

Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y más

En las siguientes pistas

Certificación disponible

Analista de datos en Python

Ir a la pista
Certificación disponible

Científico de datos asociado en Python

Ir a la pista

Fundamentos de Datos en Python

Ir a la pista

conjuntos de datos

GapminderCarsBRICS

colaboradores

Collaborator's avatar
Vincent Vankrunkelsven
Collaborator's avatar
Filip Schouwenaars

requisitos previos

Introduction to Python
Hugo Bowne-Anderson HeadshotHugo Bowne-Anderson

Data Scientist

Ver Más

¿Qué tienen que decir otros alumnos?

¡Únete a 14 millones de estudiantes y empieza Python intermedio hoy mismo!

Crea Tu Cuenta Gratuita

GoogleLinkedInFacebook

o

Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.