Python para el análisis de datos: Pandas y NumPy

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Al final de este proyecto guiado, podrás manipular datos usando las librerías NumPy y Pandas de Python.

2 horas
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Испанский
Только для ПК

Al final de este proyecto guiado, podrás manipular datos usando las librerías NumPy y Pandas de Python. NumPy es una biblioteca de Python utilizada para trabajar con matrices. En Python, se puede trabajar con listas que actúan como arreglos, pero el procesamiento es lento. Con NumPy la manipulación de una matriz es mucho más rápido que las listas tradicionales de Python. Por otro lado, Pandas es una herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar, construida sobre el lenguaje de programación Python. A lo largo de este proyecto desarrollaremos un caso estudio, que te permitirá comprender y aplicar los conceptos necesarios para el análisis de datos con las librerías Pandas y Numpy. Iniciaremos este proyecto con la revisión de la biblioteca NumPy, haciendo referencia a la creación de arreglos de una y dos dimensiones. Aprenderás a acceder a los valores de los arreglos y harás uso de los métodos para manipular y transformar los datos. Posteriormente con pandas, aprenderás a leer datos de un dataset, seleccionar y realizar operaciones con funciones. Este proyecto es de nivel básico y está diseñado para desarrolladores y personas que deseen aprender Python para el análisis de datos haciendo uso de Pandas y NumPy. Cada tarea del proyecto te ayudará a colocar en práctica los conocimientos adquiridos de forma fácil. Adquirir conocimientos de Python para el análisis de datos, te llevará a ser más atractivo al momento de aplicar en ofertas laborales.

Навыки, которые вы получите

  • Data Manipulation

  • Pandas

  • Numpy

  • Arrays

  • análisis de datos

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Arreglos con NumPy

  2. Index y cortes en los arreglos

  3. Métodos de arreglos

  4. Actividad práctica (opcional)

  5. Uso de Pandas

  6. Estadística descriptiva con Pandas

  7. Actividad práctica final (opcional)

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.