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Certificado

Python for Data Analysis

4.6+

★★★★★

9 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.

It's now time to learn how to use index notation to retrieve specific elements or subsets of data from arrays. You will also learn how to use indices to retrieve data based on certain conditions and handle missing values.

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

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderás sobre las diferencias entre estos dos tipos de estructuras.

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.

Aquí, aprenderás a procesar datos en bruto eliminando información innecesaria y gestionando valores nulos en un conjunto de datos.

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 / Probability Theory Basics

We will start our way of learning probability theory by considering some basic definitions and rules: what is a stochastic experiment and random event, what is independence and incompatibility of events in the context of probability theory, what is the probability and how can we calculate probabilities of different elementary events.

In real-life tasks, we often have to deal with complex relationships and, as a result, calculate probabilities of several events or events that depend on each other. Let's consider how we can do this using probability theory.

To solve many real problems in probability theory, special models have been created that describe a particular situation. Let's consider some of the most used models that can be used to describe some discrete results of stochastic experiments.

What if the result of a stochastic experiment cannot be described by a discrete value? For this, models that work with continuous values are used. Consider the most popular of these models.

Often we are faced with the task of checking the dependence of the results of different stochastic experiments on each other. Moreover, it is necessary not only to assess the presence of dependencies but also to somehow quantify the degree of dependencies. To solve these problems, we can use covariance and correlation.

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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