Introducción a la Ciencia de Datos en Python
Sumérgete en la ciencia de datos con Python y aprende a analizar y visualizar datos. No se necesita experiencia.
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Descripción del curso
¡Comienza tu viaje hacia la Ciencia de Datos! Aunque nunca hayas escrito una línea de código en tu vida, podrás seguir este curso y ser testigo del poder de Python para realizar Ciencia de Datos. Utilizarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y en el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y con módulos populares de Ciencia de Datos como Matplotlib (para diagramas y gráficos) y pandas (para datos tabulares).
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Introducción a Python
Gratuito¡Bienvenido al maravilloso mundo del Análisis de Datos en Python! En este capítulo, aprenderás los conceptos básicos de la sintaxis de Python, cargarás tus primeros módulos de Python y utilizarás funciones para obtener una lista de sospechosos del secuestro de Bayes, el premiado Golden Retriever de DataCamp.
Sumérgete en Python50 xpImportar módulos de Python100 xpCorregir una importación incorrecta100 xpCrear variables50 xpCrear un flotador100 xpCrear cadenas100 xpCorregir errores de cadena100 xpNombres de variables válidos50 xpDiversión con funciones50 xpCargar un Marco de Datos100 xpCorregir un error de función100 xpHusmear en busca de sospechosos100 xp - 2
Cargar datos en pandas
En este capítulo, aprenderás una potente biblioteca de Python: pandas. pandas te permite leer, modificar y buscar conjuntos de datos tabulares (como hojas de cálculo y tablas de bases de datos). Examinarás los registros de las tarjetas de crédito de los sospechosos y comprobarás si alguno de ellos hizo compras sospechosas.
¿Qué son los pandas?50 xpCargar un marco de datos100 xpInspeccionar un Marco de Datos100 xpSeleccionar columnas50 xpDos métodos para seleccionar columnas100 xpCorregir errores de selección de columnas100 xpMás errores en la selección de columnas100 xpSeleccionar filas con lógica50 xpPruebas lógicas100 xpSelección de cachorros perdidos100 xpReducir la lista de sospechosos100 xp - 3
Trazar datos con Matplotlib
¡Prepárate para visualizar tus datos! Crearás gráficos de líneas con otro módulo de Python: Matplotlib. Utilizando gráficos de líneas, analizarás las frecuencias de letras de la nota de rescate y varias muestras de escritura para determinar el secuestrador.
Crear gráficos lineales50 xpTrabajar duro100 xp¿O apenas trabajas?100 xpAñadir texto a los gráficos50 xpAñadir una leyenda100 xpAñadir etiquetas100 xpAñadir texto flotante100 xpGráficos de estilo50 xpSeguimiento de las estadísticas de delincuencia100 xpJugar con los estilos100 xpIdentificar al secuestrador de Bayes100 xp - 4
Diferentes tipos de parcelas
En este último capítulo, aprenderás a crear tres nuevos tipos de gráficos: gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas. Utilizarás estas herramientas para localizar dónde se esconde el secuestrador y rescatar a Bayes, el Golden Retriever.
Hacer un diagrama de dispersión50 xpGraficar los datos del teléfono móvil100 xpModificar un gráfico de dispersión100 xpHacer un gráfico de barras50 xpConstruye un gráfico de barras sencillo100 xp¿Dónde se ha ido el tiempo?100 xpHacer un histograma50 xpModificar histogramas100 xpHéroes con histogramas100 xpResumen del rescate50 xp
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