Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python

Introducción Desafío 1: Comprensión de Listas Desafío 2: Manipulación de Cadenas Desafío 3: Manipulación de Diccionarios Desafío 4: Bucles Anidados Desafío 5: Clases Preguntas Teóricas

2. NumPy

Desafío 1: Creación de Arreglo Desafío 2: Manipulación de Arreglos Desafío 3: Perspectivas Estadísticas Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos Preguntas Teóricas

3. Pandas

Desafío 1: Creación de DataFrame Desafío 2: Agrupación de Datos Desafío 3: Indexación y MultiIndexación Desafío 4: Modificando DataFrame Desafío 5: Iterando Sobre Datos Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Desafío 1: Fundamentos de Trazado Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos Desafío 3: Subtramas Desafío 4: Personalización de Gráficos Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Reto 1: Visualización de Distribuciones Desafío 2: Explorando Datos Categóricos Desafío 3: Gráficos Relacionales Reto 4: Gráficos de Regresión Desafío 5: Gráficos de Matrices Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones Desafío 2: Teorema de Bayes Desafío 3: Pruebas de Hipótesis Desafío 4: Intervalos de Confianza Desafío 5: Correlación Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Desafío 1: Escalado de Datos Reto 2: Creación de un Modelo Básico Desafío 3: Tuberías Desafío 4: Validación cruzada Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros Preguntas 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:

Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
1. Restablecer el índice de un DataFrame.
1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
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?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 3

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:

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

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Sección 3. Capítulo 3

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:

Establecer una columna Fecha como índice de un DataFrame.
1. Restablecer el índice de un DataFrame.
1. Crear un DataFrame con un MultiIndex.
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:

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

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Sección 3. Capítulo 3

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