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Daniel David Benavides Sánchez

Al final de este proyecto guiado, podrás manipular datos usando las librerías NumPy y Pandas de Python.

NumPy es una biblioteca de Python utilizada para trabajar con matrices.

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Al final de este proyecto guiado, podrás manipular datos usando las librerías NumPy y Pandas de Python.

NumPy es una biblioteca de Python utilizada para trabajar con matrices.

En Python, se puede trabajar con listas que actúan como arreglos, pero el procesamiento es lento. Con NumPy la manipulación de una matriz es mucho más rápido que las listas tradicionales de Python.

Por otro lado, Pandas es una herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar, construida sobre el lenguaje de programación Python.

A lo largo de este proyecto desarrollaremos un caso estudio, que te permitirá comprender y aplicar los conceptos necesarios para el análisis de datos con las librerías Pandas y Numpy.

Iniciaremos este proyecto con la revisión de la biblioteca NumPy, haciendo referencia a la creación de arreglos de una y dos dimensiones. Aprenderás a acceder a los valores de los arreglos y harás uso de los métodos para manipular y transformar los datos.

Posteriormente con pandas, aprenderás a leer datos de un dataset, seleccionar y realizar operaciones con funciones.

Este proyecto es de nivel básico y está diseñado para desarrolladores y personas que deseen aprender Python para el análisis de datos haciendo uso de Pandas y NumPy.

Cada tarea del proyecto te ayudará a colocar en práctica los conocimientos adquiridos de forma fácil.

Adquirir conocimientos de Python para el análisis de datos, te llevará a ser más atractivo al momento de aplicar en ofertas laborales.

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Syllabus

Visión general del proyecto
Al final de este proyecto guiado, podrás manipular datos usando las librerías NumPy y Pandas de Python. NumPy es una biblioteca de Python utilizada para trabajar con matrices. En Python, se puede trabajar con listas que actúan como arreglos, pero el procesamiento es lento. Con NumPy la manipulación de una matriz es mucho más rápido que las listas tradicionales de Python. Por otro lado, Pandas es una herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar, construida sobre el lenguaje de programación Python. A lo largo de este proyecto desarrollaremos un caso estudio, que te permitirá comprender y aplicar los conceptos necesarios para el análisis de datos con las librerías Pandas y Numpy. Iniciaremos este proyecto con la revisión de la biblioteca NumPy, haciendo referencia a la creación de arreglos de una y dos dimensiones. Aprenderás a acceder a los valores de los arreglos y harás uso de los métodos para manipular y transformar los datos. Posteriormente con pandas, aprenderás a leer datos de un dataset, seleccionar y realizar operaciones con funciones. Este proyecto es de nivel básico y está diseñado para desarrolladores y personas que deseen aprender Python para el análisis de datos haciendo uso de Pandas y NumPy. Cada tarea del proyecto te ayudará a colocar en práctica los conocimientos adquiridos de forma fácil. Adquirir conocimientos de Python para el análisis de datos, te llevará a ser más atractivo al momento de aplicar en ofertas laborales.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Enseña NumPy, que es una biblioteca estándar de la industria para manipular matrices
Enseña Pandas, que es una biblioteca estándar de la industria para el análisis de datos
Desarrolla habilidades de manipulación y análisis de datos, que son habilidades básicas para los desarrolladores
Incluye un estudio de caso para aplicar conceptos aprendidos
Está diseñado para principiantes, lo que lo hace accesible para aquellos nuevos en el análisis de datos

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Python para el análisis de datos: Pandas y NumPy with these activities:
Leer y resumir el libro "Numpy para el análisis de datos"
Leer y resumir el libro "Numpy para el análisis de datos" te proporcionará una base sólida en Numpy.
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  • Lee el libro.
  • Resume los conceptos clave del libro.
  • Aplica los conceptos aprendidos a tus propios proyectos.
  • Comparte tu resumen con otros estudiantes.
Participar en sesiones de estudio grupales con otros estudiantes
Participar en sesiones de estudio grupales te permitirá colaborar con otros estudiantes y reforzar tu comprensión.
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  • Formen un grupo de estudio con otros estudiantes.
  • Reúnanse regularmente para discutir el material del curso.
  • Colaboren en proyectos y tareas.
Realizar ejercicios de Numpy y Pandas
Practicar ejercicios de Numpy y Pandas te ayudará a mejorar tus habilidades y comprensión de las bibliotecas.
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  • Crea un arreglo de Numpy con diferentes tipos de datos.
  • Manipula los datos del arreglo utilizando métodos de Numpy.
  • Lee un archivo CSV utilizando Pandas.
  • Selecciona y filtra datos del DataFrame de Pandas.
  • Agrupa y agrega datos utilizando funciones de Pandas.
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Asistir a talleres sobre técnicas avanzadas de análisis de datos
Asistir a talleres te permitirá aprender de expertos y mejorar tus habilidades.
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  • Busca talleres sobre técnicas avanzadas de análisis de datos.
  • Regístrate y asiste al taller.
  • Participa activamente en las actividades del taller.
  • Aplica los conceptos aprendidos a tus propios proyectos.
Seguir tutoriales sobre técnicas avanzadas de Pandas
Seguir tutoriales sobre técnicas avanzadas de Pandas te permitirá ampliar tus conocimientos y habilidades.
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  • Encuentra tutoriales en línea sobre técnicas avanzadas de Pandas.
  • Sigue los pasos de los tutoriales para implementar las técnicas.
  • Aplica las técnicas aprendidas a tus propios proyectos de análisis de datos.
Contribuir a proyectos de código abierto relacionados con Numpy o Pandas
Contribuir a proyectos de código abierto te permitirá mejorar tus habilidades y colaborar con otros.
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  • Encuentra proyectos de código abierto relacionados con Numpy o Pandas.
  • Lee la documentación y familiarízate con el proyecto.
  • Realiza cambios y envía solicitudes de extracción.
  • Revisa el código y responde comentarios.
Crear un proyecto de análisis de datos utilizando Numpy y Pandas
Crear un proyecto de análisis de datos te permitirá aplicar tus habilidades y conocimientos de Numpy y Pandas.
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  • Define el objetivo de tu proyecto.
  • Recopila y prepara los datos.
  • Analiza los datos utilizando Numpy y Pandas.
  • Visualiza y presenta tus resultados.
Participar en concursos y competencias de análisis de datos
Participar en concursos y competencias te permitirá poner a prueba tus habilidades y aprender de otros.
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  • Busca concursos y competencias relevantes.
  • Forma un equipo o participa individualmente.
  • Completa la tarea del concurso.
  • Analiza tus resultados y aprende de los comentarios.

Career center

Learners who complete Python para el análisis de datos: Pandas y NumPy will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts use their knowledge of data analysis tools and techniques to transform raw data into meaningful insights. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to identify trends and patterns. Data Analysts often use programming languages such as Python to develop data analysis scripts and automate tasks. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Data Analyst. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to solve real-world problems.
Data Scientist
Data Scientists use their knowledge of data analysis and machine learning to build predictive models and solve business problems. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to identify trends and patterns. Data Scientists often use programming languages such as Python to develop data analysis scripts and machine learning models. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Data Scientist. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to solve real-world problems.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers use their knowledge of machine learning to build and deploy machine learning models. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to identify trends and patterns. Machine Learning Engineers often use programming languages such as Python to develop machine learning models and deploy them to production. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Machine Learning Engineer. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to build and deploy machine learning models.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use their knowledge of mathematics and statistics to develop and implement quantitative models. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to identify trends and patterns. Quantitative Analysts often use programming languages such as Python to develop quantitative models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Quantitative Analyst. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to develop and implement quantitative models.
Business Analyst
Business Analysts use their knowledge of business and data analysis to identify and solve business problems. They work with a variety of stakeholders, including business leaders, IT professionals, and end users, to gather requirements and develop solutions. Business Analysts often use programming languages such as Python to develop data analysis scripts and automate tasks. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Business Analyst. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to solve real-world business problems.
Data Engineer
Data Engineers use their knowledge of data engineering to design and build data pipelines. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to ensure that data is available and accessible to data analysts and other stakeholders. Data Engineers often use programming languages such as Python to develop data pipelines and automate tasks. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Data Engineer. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to design and build data pipelines.
Statistician
Statisticians use their knowledge of statistics to collect, analyze, and interpret data. They work with a variety of data sources, including structured and unstructured data, to identify trends and patterns. Statisticians often use programming languages such as Python to develop statistical models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course can help you develop the skills you need to be successful as a Statistician. This course will teach you how to use Pandas and NumPy to manipulate and analyze data, and you will learn how to use these tools to develop and implement statistical models.
Financial Analyst
Financial Analysts use their knowledge of finance and data analysis to evaluate investments and make financial recommendations. They work with a variety of data sources, including financial data and news articles, to identify trends and patterns. Financial Analysts often use programming languages such as Python to develop financial models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Financial Analysts who want to learn how to use Python to analyze financial data.
Actuary
Actuaries use their knowledge of mathematics and statistics to assess risk and develop insurance policies. They work with a variety of data sources, including mortality data and financial data, to identify trends and patterns. Actuaries often use programming languages such as Python to develop actuarial models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Actuaries who want to learn how to use Python to analyze actuarial data.
Market Researcher
Market Researchers use their knowledge of market research and data analysis to understand consumer behavior. They work with a variety of data sources, including survey data and sales data, to identify trends and patterns. Market Researchers often use programming languages such as Python to develop market research models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Market Researchers who want to learn how to use Python to analyze market research data.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use their knowledge of operations research and data analysis to improve the efficiency of organizations. They work with a variety of data sources, including operational data and financial data, to identify trends and patterns. Operations Research Analysts often use programming languages such as Python to develop operations research models and analyze data. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Operations Research Analysts who want to learn how to use Python to analyze operations research data.
Software Engineer
Software Engineers use their knowledge of software development to design and build software applications. They work with a variety of programming languages and technologies to develop software solutions for a variety of industries. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Software Engineers who want to learn how to use Python for data analysis.
Data Management Analyst
Data Management Analysts use their knowledge of data management to design and implement data management solutions. They work with a variety of data sources and technologies to ensure that data is available and accessible to data analysts and other stakeholders. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Data Management Analysts who want to learn how to use Python for data analysis.
Computer Scientist
Computer Scientists use their knowledge of computer science to develop new algorithms and technologies. They work with a variety of programming languages and technologies to develop computer science solutions for a variety of industries. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Computer Scientists who want to learn how to use Python for data analysis.
Database Administrator
Database Administrators use their knowledge of database administration to design and implement database solutions. They work with a variety of database technologies to ensure that data is available and accessible to data analysts and other stakeholders. The 'Python for Data Analysis: Pandas and NumPy' course may be useful for Database Administrators who want to learn how to use Python for data analysis.

Reading list

We've selected six books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Python para el análisis de datos: Pandas y NumPy.
Este libro proporciona una introducción integral a Python para el análisis de datos, cubriendo temas como la manipulación de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.
Este libro es un recurso integral para el análisis de datos con Python. Cubre temas como la manipulación de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.
Este libro proporciona una introducción integral a Python para el análisis de datos. Cubre temas como la manipulación de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.
Este libro proporciona una guía práctica para Pandas. Cubre temas como la lectura y escritura de datos, la limpieza de datos y la agregación de datos. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.
Esta guía proporciona una introducción completa a Pandas. Cubre temas como la lectura y escritura de datos, la limpieza de datos y la agregación de datos. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.
Este libro proporciona una introducción al análisis de datos con Python y Jupyter Notebooks. Cubre temas como la exploración de datos, el modelado estadístico y la visualización de datos. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan desarrollar sus habilidades en el análisis de datos con Python.

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