What you'll learn:
- Capacidad de realizar análisis descriptivos y exploratorios de datos (EDA), utilizando técnicas de agrupación, agregación y resúmenes estadísticos.
- Manejo y transformación de datos de diversas fuentes (CSV, Excel, SQL) utilizando las estructuras de datos de Pandas, para modelos de Machine Learning.
- Creación de visualizaciones claras y efectivas de bibliotecas como Matplotlib y Seaborn, para el hallazgo de tendencias en los datos con gráficos y diagramas.
- Manipulación y análisis de grandes conjuntos de datos en investigación científica
- Análisis de datos financieros y series temporales.
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!
