Requirements

• Acceso a una computadora con: Instalación de Python
• instalación de Pandas y otras bibliotecas relacionadas (NumPy
• Matplotlib
• Seaborn).
• Conocimientos Básicos de Python: Comprensión de la sintaxis básica de Python
• familiaridad con tipos de datos (listas
• diccionarios
• tuplas
• etc.) y conocimiento de estructuras de control de flujo (bucles
• condicionales).
• Fundamentos de Programación: Experiencia en escribir y ejecutar scripts de Python
• conocimientos básicos sobre funciones y módulos en Python y habilidad para trabajar con entornos de desarrollo (IDEs) o editores de texto.
• Conocimientos Básicos de Matemáticas y Estadística: Entendimiento de conceptos estadísticos básicos como media
• mediana y desviación estándar.
• Experiencia Básica en el Manejo de Datos: Conocimiento sobre la importación y exportación de datos desde/para archivos CSV o Excel.

Description

Este curso, de Python: Manejo de Datos con Pandas, está diseñado para llevarte desde los conceptos fundamentales hasta técnicas avanzadas en el uso de pandas, la biblioteca esencial de Python para la manipulación y análisis de datos.

Fundamentos de pandas: Comenzamos con una introducción a pandas, explicando su importancia en el análisis de datos, seguida de instrucciones para su instalación y configuración. A continuación, te familiarizarás con la carga de datos y realizarás una exploración básica para entender su estructura y contenido.

Manipulación de Datos: Te adentrarás en la creación y manipulación de Series y DataFrames, las estructuras de datos centrales en pandas. Aprenderás a trabajar con datos temporales y explorarás las características y funcionalidades de los objetos de índice.

Operaciones Avanzadas: Dominarás la reindexación, la eliminación de filas y columnas, y la selección y filtrado de datos. Se cubren también funciones aritméticas, alineación de datos y la aplicación de funciones y mapeos personalizados.

Agregación y Sumarización: Este módulo se enfoca en métodos para resumir y computar estadísticas de los datos, analizando la correlación y covarianza entre variables, y contando valores únicos, frecuencias y modas. Además, aprenderás a utilizar funciones de ventana para análisis avanzados.

Limpieza y Transformación: Aprenderás técnicas esenciales para manejar datos faltantes, filtrar datos según criterios específicos, y transformar datos aplicando funciones y mapeos. También se cubre la reorganización de índices y columnas, así como la detección y filtrado de valores atípicos.

Combinación y Agrupación: Explorarás cómo concatenar DataFrames y realizar distintos tipos de joins. Te familiarizarás con la agrupación de datos y las operaciones de agregación, usando técnicas avanzadas con groupby. También aprenderás a crear tablas dinámicas y cross-tabulations, y a trabajar con datos categóricos.

Integración con Otras Herramientas: Descubrirás cómo pandas se integra con bases de datos SQL, así como con las bibliotecas NumPy y SciPy para análisis más profundos. También aprenderás a crear visualizaciones impactantes utilizando pandas junto con bibliotecas de visualización como Matplotlib y Seaborn.

Análisis Especializados: Realizarás análisis de datos de series temporales y manejarás datos financieros con pandas. Además, aprenderás técnicas específicas para analizar datos provenientes de redes sociales.

Proyecto Final y Recursos Adicionales: El curso culmina con un proyecto final en el que aplicarás todos los conocimientos adquiridos para desarrollar un análisis de datos completo. También se proporcionan recursos adicionales y sugerencias sobre los próximos pasos a seguir para continuar tu aprendizaje en análisis de datos.

¡Este curso es ideal para quienes buscan dominar el análisis de datos con pandas y llevar sus habilidades a un nivel profesional!

Who this course is for:

• Estudiantes y Profesionales de Ciencias de Datos: Personas que buscan adquirir habilidades prácticas en análisis de datos
• estadística y ciencia de datos
• Analistas de Datos y BI: Profesionales que trabajan en análisis de negocios
• inteligencia de negocios (BI) o roles similares que necesitan manipular y analizar grandes conjuntos de datos.
• Investigadores y Académicos:Investigadores en disciplinas que requieren análisis de datos
• como ciencias sociales
• biología
• economía
• entre otras.
• Desarrolladores de Software: Desarrolladores que desean ampliar sus habilidades en Python y aprender a usar Pandas para el manejo de datos en sus aplicaciones e Ingenieros de software que trabajan en proyectos relacionados con datos
• Profesionales de Marketing y Negocios: Profesionales de marketing y negocios que buscan utilizar datos para tomar decisiones informadas y basadas en análisis.
• Cualquier Persona Interesada en el Análisis de Datos: Entusiastas de la tecnología y el análisis de datos que desean aprender cómo manejar y analizar datos utilizando herramientas avanzadas.