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InicioPythonCaja de herramientas de Python para la ciencia de datos (Parte 2)

Caja de herramientas de Python para la ciencia de datos (Parte 2)

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Descripción del curso

En este segundo curso de Python Data Science Toolbox, continuará desarrollando sus habilidades de ciencia de datos en Python. En primer lugar, aprenderás sobre los iteradores, objetos que ya has encontrado en el contexto de los bucles for. A continuación, aprenderás sobre las comprensiones de listas, que son herramientas muy útiles para todos los científicos de datos que trabajan en Python. Finalizará el curso con un caso práctico en el que aplicará todas las técnicas aprendidas en las dos partes del curso.
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Fundamentos de Python

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  1. 1

    Uso de iteradores en PythonLand

    Gratuito

    Aprenderás todo sobre iteradores e iterables, con los que ya has trabajado al escribir bucles for. Aprenderás algunas funciones útiles que te permitirán trabajar eficazmente con iteradores. Y terminarás el capítulo con un caso de uso que es pertinente para el mundo de la ciencia de datos y el manejo de grandes cantidades de datos-en este caso, datos de Twitter que cargarás en trozos usando iteradores.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introducción a los iteradores
    50 xp
    Iteradores vs. Iterables
    50 xp
    Iterar sobre iterables (1)
    100 xp
    Iterar sobre iterables (2)
    100 xp
    Iteradores como argumentos de función
    100 xp
    Jugar con iteradores
    50 xp
    Uso de enumerar
    100 xp
    Utilizar zip
    100 xp
    Usar * y zip para 'descomprimir'
    100 xp
    Uso de iteradores para cargar archivos grandes en memoria
    50 xp
    Procesamiento de grandes cantidades de datos de Twitter
    100 xp
    Extracción de información de grandes cantidades de datos de Twitter
    100 xp
    ¡Enhorabuena!
    50 xp
  2. 2

    Comprensiones y generadores de listas

    En este capítulo, ampliarás tus conocimientos sobre los iteradores y conocerás las comprensiones de listas, que te permitirán crear listas complicadas -y listas de listas- en una sola línea de código. Las comprensiones de listas pueden simplificar drásticamente su código y hacerlo más eficiente, y se convertirán en una parte vital de su caja de herramientas de ciencia de datos de Python. A continuación, aprenderá acerca de los generadores, que son extremadamente útiles cuando se trabaja con grandes secuencias de datos que puede que no desee almacenar en la memoria, sino generar sobre la marcha.

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Yashas Roy
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Francisco Castro
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