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Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Contenido del Curso

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

bookDesafío 4: Modificando DataFrame

Pandas proporciona una plétora de herramientas que permiten modificar fácilmente tanto los datos como la estructura de los DataFrames. Estas capacidades son esenciales porque:

  • Limpieza de datos: Los conjuntos de datos del mundo real suelen estar desordenados. La capacidad de transformar y limpiar los datos garantiza su preparación para el análisis.
  • Versatilidad:** Con frecuencia, la estructura de un conjunto de datos puede no ajustarse a los requisitos de una tarea determinada. Ser capaz de remodelar los datos puede ser un salvavidas.
  • Eficiencia:** Las modificaciones directas a los DataFrames, en lugar de crear nuevos, pueden ahorrar memoria y mejorar el rendimiento.

Familiarizarse con las técnicas para alterar los datos y la estructura de los DataFrames es un paso clave para llegar a ser competente con Pandas.

Tarea

Aproveche el poder de Pandas para alterar los datos y la estructura de DataFrames:

  1. Añade una nueva columna a un DataFrame con los valores Engineer, Doctor y Artist.
    1. Cambia el nombre de las columnas de un DataFrame. Cambie la columna Nombre por Nombre completo y la columna Edad por Edad (años).
  3. Elimine la columna Ciudad de un DataFrame.
    1. Ordene un DataFrame en función de la columna "Edad" (descendente).
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 4
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bookDesafío 4: Modificando DataFrame

Pandas proporciona una plétora de herramientas que permiten modificar fácilmente tanto los datos como la estructura de los DataFrames. Estas capacidades son esenciales porque:

  • Limpieza de datos: Los conjuntos de datos del mundo real suelen estar desordenados. La capacidad de transformar y limpiar los datos garantiza su preparación para el análisis.
  • Versatilidad:** Con frecuencia, la estructura de un conjunto de datos puede no ajustarse a los requisitos de una tarea determinada. Ser capaz de remodelar los datos puede ser un salvavidas.
  • Eficiencia:** Las modificaciones directas a los DataFrames, en lugar de crear nuevos, pueden ahorrar memoria y mejorar el rendimiento.

Familiarizarse con las técnicas para alterar los datos y la estructura de los DataFrames es un paso clave para llegar a ser competente con Pandas.

Tarea

Aproveche el poder de Pandas para alterar los datos y la estructura de DataFrames:

  1. Añade una nueva columna a un DataFrame con los valores Engineer, Doctor y Artist.
    1. Cambia el nombre de las columnas de un DataFrame. Cambie la columna Nombre por Nombre completo y la columna Edad por Edad (años).
  3. Elimine la columna Ciudad de un DataFrame.
    1. Ordene un DataFrame en función de la columna "Edad" (descendente).
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 4
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bookDesafío 4: Modificando DataFrame

Pandas proporciona una plétora de herramientas que permiten modificar fácilmente tanto los datos como la estructura de los DataFrames. Estas capacidades son esenciales porque:

  • Limpieza de datos: Los conjuntos de datos del mundo real suelen estar desordenados. La capacidad de transformar y limpiar los datos garantiza su preparación para el análisis.
  • Versatilidad:** Con frecuencia, la estructura de un conjunto de datos puede no ajustarse a los requisitos de una tarea determinada. Ser capaz de remodelar los datos puede ser un salvavidas.
  • Eficiencia:** Las modificaciones directas a los DataFrames, en lugar de crear nuevos, pueden ahorrar memoria y mejorar el rendimiento.

Familiarizarse con las técnicas para alterar los datos y la estructura de los DataFrames es un paso clave para llegar a ser competente con Pandas.

Tarea

Aproveche el poder de Pandas para alterar los datos y la estructura de DataFrames:

  1. Añade una nueva columna a un DataFrame con los valores Engineer, Doctor y Artist.
    1. Cambia el nombre de las columnas de un DataFrame. Cambie la columna Nombre por Nombre completo y la columna Edad por Edad (años).
  3. Elimine la columna Ciudad de un DataFrame.
    1. Ordene un DataFrame en función de la columna "Edad" (descendente).
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Pandas proporciona una plétora de herramientas que permiten modificar fácilmente tanto los datos como la estructura de los DataFrames. Estas capacidades son esenciales porque:

  • Limpieza de datos: Los conjuntos de datos del mundo real suelen estar desordenados. La capacidad de transformar y limpiar los datos garantiza su preparación para el análisis.
  • Versatilidad:** Con frecuencia, la estructura de un conjunto de datos puede no ajustarse a los requisitos de una tarea determinada. Ser capaz de remodelar los datos puede ser un salvavidas.
  • Eficiencia:** Las modificaciones directas a los DataFrames, en lugar de crear nuevos, pueden ahorrar memoria y mejorar el rendimiento.

Familiarizarse con las técnicas para alterar los datos y la estructura de los DataFrames es un paso clave para llegar a ser competente con Pandas.

Tarea

Aproveche el poder de Pandas para alterar los datos y la estructura de DataFrames:

  1. Añade una nueva columna a un DataFrame con los valores Engineer, Doctor y Artist.
    1. Cambia el nombre de las columnas de un DataFrame. Cambie la columna Nombre por Nombre completo y la columna Edad por Edad (años).
  3. Elimine la columna Ciudad de un DataFrame.
    1. Ordene un DataFrame en función de la columna "Edad" (descendente).
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Sección 3. Capítulo 4
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