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Certificado

Python for Data Analysis

4.0+

★★★★★

13 reseñas

Intermediate

This track will guide you from beginner to advanced levels in data analysis using Python. You will learn how to work with NumPy and Pandas, build powerful visualizations, and apply mathematical methods for data analysis. Mostrar más

python

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What you will learn

Master NumPy and Pandas for efficient data manipulation
Visualize data effectively using advanced techniques
Apply probability theory and mathematical modeling for analysis

145 chapters
17 hours
134 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / Ultimate NumPy

First of all, we will discuss the applications of NumPy and why it is popular. Afterwards you will learn various possible options to create different arrays in NumPy.

There are quite few of common operations on arrays which you may want to perform. Luckily, NumPy has built-in functions and methods for this purpose which you will learn here.

It's time to discover how to efficiently use mathematical operations on NumPy arrays and apply them in some real-world problems.

Module 2 / Primeros Pasos con Pandas

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no estás limitado a un solo formato: puedes trabajar con datos de una multitud de tipos de archivos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Module 3 / Advanced Techniques in pandas

This section will teach you how to output specific columns by their titles or indices. Also, you will get acquainted with the ways you can select rows by indices.

Here, you will learn how to extract data that has specific conditions. Also, you will learn how to combine them and even create your own.

In this section, you will expand your knowledge on setting different data conditions. You will learn to check if your data is in a defined list of values or between two values. You will also learn how to find the largest and smallest values.

This section is one of the most fascinating of the course. Here, you will learn how to group data in different ways. It will help you work as a data analyst to find out information on specific data groups.

This section is one of the most significant for a data analyst because if the data contains missing data values in the incorrect format, it will be impossible to work with. Thus, you will learn how to deal with such inappropriate values here.

Module 4 / Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad

Comenzaremos nuestro aprendizaje de la teoría de la probabilidad considerando algunas definiciones y reglas básicas: qué es un experimento estocástico y un evento aleatorio, qué es la independencia e incompatibilidad de eventos en el contexto de la teoría de la probabilidad, qué es la probabilidad y cómo podemos calcular las probabilidades de diferentes eventos elementales.

En tareas de la vida real, a menudo debemos enfrentar relaciones complejas y, como resultado, calcular probabilidades de varios eventos o de eventos que dependen entre sí. Analicemos cómo podemos hacerlo utilizando la teoría de la probabilidad.

Para resolver muchos problemas reales en la teoría de la probabilidad, se han creado modelos especiales que describen una situación particular. Consideremos algunos de los modelos más utilizados que pueden emplearse para describir ciertos resultados discretos de experimentos estocásticos.

¿Qué sucede si el resultado de un experimento estocástico no puede describirse mediante un valor discreto? Para esto, se utilizan modelos que trabajan con valores continuos. Considera los modelos más populares de este tipo.

A menudo nos enfrentamos a la tarea de verificar la dependencia de los resultados de diferentes experimentos estocásticos entre sí. Además, es necesario no solo evaluar la presencia de dependencias, sino también cuantificar de alguna manera el grado de dichas dependencias. Para resolver estos problemas, podemos utilizar la covarianza y la correlación.

Module 5 / Visualización Definitiva con Python

Primero, se discutirán las aplicaciones de gráficos, la biblioteca Matplotlib y sus ventajas. Posteriormente, se creará un gráfico simple utilizando Matplotlib.

Ahora está listo para crear varios gráficos comúnmente utilizados en la práctica. Sin más preámbulos, profundicemos de inmediato.

La representación gráfica y la visualización no solo consisten en crear uno o varios gráficos, sino también en hacerlos claros, comprensibles y agradables a la vista. Es momento de aprender la personalización de gráficos en matplotlib.

La estadística es fundamental en el trabajo con datos, por lo que es sumamente importante saber cómo crear diversos gráficos estadísticos. Ahora es momento de explorar los más comunes.

Seaborn es otra potente biblioteca de gráficos en Python construida sobre matplotlib. Ahora que ya está familiarizado con matplotlib, es momento de profundizar en la visualización con seaborn.

Requirements

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Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

Lo principal es aprender y no rendirse

El material es bueno, hay mucho que aprender, todo para ser mejor y lo principal es aprender lo que quieres....

Matteo Comune

Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho…

Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho más rápido porque te ayudan a entender todo desde cero. Es el mejor sitio web que ayuda a las personas sin conocimientos previos de IT...

Yuliana Cadavid

gran curso para principiantes

gran curso para principiantes, ponen a prueba tus conocimientos en cada lección...

Elpunzon

Estoy disfrutando de mi experiencia en Codefinity…

Estoy disfrutando de mi experiencia de aprendizaje de Python en Codefinity. La forma de aprendizaje autoinducido es genial porque puedo adaptarlo a mi horario...

Alexandru Alexandru

Es agradable aprender de codefinity

Es agradable aprender de codefinity. Es fácil y tiene buenos ejemplos de lo que aprendí aquí...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Fácil de seguir y proporciona desafío en mi vida cotidiana. El desafío me mantiene con ganas de aprender día tras día...

Elan

Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral…

Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral que te ayuda a desarrollar tus habilidades como ingeniero de software o científico de datos. Los ejercicios son divertidos y una buena...

Thibault

Primera vez aprendiendo a programar

Primera vez aprendiendo a programar y haciéndolo con éxito con Codefinity - Gracias...

Adrien Morel

Bien diseñado para principiantes totales

Bien diseñado para principiantes totales, el progreso incremental me da confianza....

_Gracy

simplemente está perfectamente bien explicado

¡Simplemente está perfectamente bien explicado! hasta ahora no he experimentado ninguna dificultad porque todo está tan bien organizado...

Ruslan Kravchuk

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Data Engineer

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Python for Data Analysis

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