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Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
IntroducciónDesafío 1: Comprensión de ListasDesafío 2: Manipulación de CadenasDesafío 3: Manipulación de DiccionariosDesafío 4: Bucles AnidadosDesafío 5: ClasesPreguntas Teóricas
2. NumPy
Desafío 1: Creación de ArregloDesafío 2: Manipulación de ArreglosDesafío 3: Perspectivas EstadísticasDesafío 4: Manejo de Valores AusentesReto 5: Ordenamiento de SubarreglosPreguntas Teóricas
3. Pandas
Desafío 1: Creación de DataFrameDesafío 2: Agrupación de DatosDesafío 3: Indexación y MultiIndexaciónDesafío 4: Modificando DataFrameDesafío 5: Iterando Sobre DatosPreguntas Teóricas
4. Matplotlib
Desafío 1: Fundamentos de TrazadoDesafío 2: Otros Tipos de GráficosDesafío 3: SubtramasDesafío 4: Personalización de GráficosDesafío 5: Añadir Texto a las GráficasPreguntas Teóricas
5. Seaborn
Reto 1: Visualización de DistribucionesDesafío 2: Explorando Datos CategóricosDesafío 3: Gráficos RelacionalesReto 4: Gráficos de RegresiónDesafío 5: Gráficos de MatricesPreguntas Teóricas
6. Estadísticas
Desafío 1: Probabilidades y DistribucionesDesafío 2: Teorema de BayesDesafío 3: Pruebas de HipótesisDesafío 4: Intervalos de ConfianzaDesafío 5: CorrelaciónPreguntas Teóricas
7. Scikit-learn
Desafío 1: Escalado de DatosReto 2: Creación de un Modelo BásicoDesafío 3: TuberíasDesafío 4: Validación cruzadaDesafío 5: Ajuste de HiperparámetrosPreguntas Teóricas

Desafío 3: Indexación y MultiIndexación

Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 3
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Desafío 3: Indexación y MultiIndexación

Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

Tarea

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  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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Pandas, una biblioteca indispensable en el kit de herramientas del científico de datos, ofrece sólidas capacidades de indexación que son integrales para la manipulación y recuperación de datos.

  • Eficiencia:** El acceso rápido a los datos y su manipulación dependen a menudo de estrategias de indexación inteligentes, especialmente para grandes conjuntos de datos.
  • Flexibilidad: Tanto si se trata de etiquetas básicas de fila/columna, etiquetas jerárquicas, o incluso indexación basada en fecha-hora, Pandas lo tiene todo cubierto.
  • Legibilidad:** La indexación descriptiva puede hacer que el código sea más intuitivo y fácil de seguir, agilizando así la fase de exploración de datos.

Un conocimiento sólido de las técnicas de indexación, incluida la multi indexación, puede agilizar tareas como la recuperación, agregación y reestructuración de datos.

Tarea

Sumérgete en la indexación con Pandas a través de estas tareas:

  1. Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
    1. Restablecer el índice de un DataFrame.
    1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
  4. Acceder a los datos de un DataFrame Multiíndice con los índices A y 1.
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