Topic outline
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre las principales librerías que puedes usar en Python y profundizarás en Numpy y Pandas que son las librerías que se usaran en el curso.
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Tema 1.1 - Principales librerías Python para la analítica de datos
A continuación conocerás sobre las diferentes librerías que podemos utilizar con Phyton y que funciones básicas podemos realizar en cada una de ellas.
Duración: 6:06 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás a importar NumPy, conocerás un poco más a fondo sobre esta librería, comprenderás el uso de matrices, métodos, funciones y profundizarás en el uso de los arrays y la manera en la cual Numpy facilita su uso.
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Tema 2.1 - Trabajando con NumPy - Crear, acceder y redimensionar elementos. Parte 1
En este video profundizaremos un poco en los conceptos y funciones básicas de la librería Numpy.
Duración: 7:07 minutos
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Tema 2.2 - Trabajando con NumPy - Crear, acceder y redimensionar elementos. Parte 2
Aprenderás a crear matrices, utilizar funciones y métodos con los que podrás crear, acceder y redimensionar elementos.
Duración: 10:04 minutos
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Tema 2.3 - Trabajando con NumPy - Iterar, Unir y Buscar
Aprenderemos a iterar, unir y buscar elementos dentro de un array por medio de la librería Numpy
Duración: 8:49 minutos
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Tema 2.4 - Trabajando con NumPy - Operaciones básicas con Arrays
Aprenderemos a realizar operaciones matemáticas simples haciendo uso de NumPy.
Duración: 4:21 minutos
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Tema 2.5 - Trabajando con NumPy - Broadcasting
En este video aprenderemos a utilizar el Broadcasting con el fin de tener un mayor manejo operacional a la hora de realizar operaciones matemáticas en Numpy
Duración: 6:47 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás a importar la librería Pandas y conocerás un poco más a fondo sobre esta, además realizarás ejercicios para comprender a fondo su uso.
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Tema 3.1 - Introducción a pandas - Serie en Pandas.
Miraremos una breve introducción de pandas, sus inicios y aprenderemos sobre el uso de las series en pandas
Duración: 6:39 minutos
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Tema 3.2 - Trabajando con Pandas - Dataframes.
Hablaremos sobre los dataframes y las funcionalidades que nos ofrece Pandas en los mismos.
Duración: 8:40 minutos
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Tema 3.3 - Trabajando con Pandas - Indexado de DataFrame columnas y filas
En este video aprenderemos a indexar Dataframes en columnas y filas por medio de la librería Pandas
Duración: 4:03 minutos
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Tema 3.4 - Trabajando con Pandas - Operaciones y Filtrado
En este capítulo aprenderás sobre el uso de operaciones matemáticas básicas, el filtrado de datos con Pandas y el uso operadores lógicos.
Duración: 4:46 minutos
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Tema 3.5 - Trabajando con Pandas - Manejo archivos CSV
En este video aprenderemos sobre el manejo de archivos CSV haciendo uso de la librería Pandas y algunos métodos de la misma.
Duración: 6:18 minutos
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Tema 3.6 - Reparación de datasets
En este video aprenderemos a convertir columnas Date de object a tipo fecha y a eliminar campos nulos por medio de la librería Pandas,
Duración: 8:18 minutos
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Tema 3.7 - Reparación de datos faltantes
En este video explorarás varias alternativas para manejar los datos faltantes y profundizarás en las principales formas para manejar los datos.
Duración: 7:01 minutos
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Tema 3.8 - trabajando con Pandas - agrupamiento, visualización, generación y unión de dataframes
En este capítulo aprenderás a agrupar, generar, unir y visualizar los dataframes.
Duración: 7:15 minutos
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Tener en cuenta
Para este laboratorio debes:
1. Abrir el archivo "Laboratorio sin solución" el cual contiene los ejercicios para ser resueltos.
2. Abre el archivo "Laboratorio sin solución" en la aplicación Jupyter Notebook.
Si tienes inconvenientes:
1. Es importante haber realizado el curso Introducción al Lenguaje de Programación Python para entender el manejo de notebooks.
2. Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Laboratorio sin solución
En este laboratorio encontrarás ejercicios prácticos los cuales deben ser realizados en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "Laboratorio sin solución" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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¿Qué encontraras?
Un cuestionario que busca validar la realización del laboratorio práctico propuesto anteriormente. Tiene un tiempo estimado de 10 minutos para su solución, cuenta con 5 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Tener en cuenta
Para este laboratorio debes:
1. Ver el video, el cual muestra las soluciones de cada uno de los ejercicios planteados en el laboratorio.
2. Abrir el archivo "Laboratorio solución" el cual contiene los ejercicios resueltos,
3. Abre el archivo "Laboratorio solución" en la aplicación Jupyter Notebook.
Si tienes inconvenientes:
1.Es importante haber realizado el curso Introducción al Lenguaje de Programación Python para entender el manejo de notebooks.
2. Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Solución del laboratorio Procesamiento de datos con Python Page
Tema - Solución del laboratorio Procesamiento de datos con Python
En este video daremos solución al laboratorio del curso.
Duración: 7:54 minutos
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Laboratorio Solución Ejercicios File
Laboratorio Solución Ejercicios
En este laboratorio encontrarás ejercicios prácticos los cuales deben ser realizados en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "Laboratorio solución Ejercicios" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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¿Qué encontrarás?
Un cuestionario que busca validar lo aprendido en el curso. Tiene un tiempo estimado de 20 minutos para su solución, cuenta con 10 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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