La analÃtica de datos ha avanzado considerablemente en los últimos años y ahora existen diversas herramientas que nos permiten realizar tareas o procesos que antes eran complicados de realizar. Gracias a su versatilidad, el lenguaje de programación Python posee una serie de librerÃas que permiten realizar proyectos de analÃtica de datos de una forma muy sencilla y una de las librerÃas más populares es Pandas.
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AnalÃticas de Datos con Pandas
Institut de technologie de MonterreyÀ propos de ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Programación
- Lenguajes
- EstadÃstica
- Análisis
- Estructura
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Institut de technologie de Monterrey
Tecnológico de Monterrey es una de las instituciones educativas privadas sin fines de lucro más grande en Latinoamérica, con más de 98,000 estudiantes en preparatoria, licenciatura, y posgrado.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Primeros Pasos con Pandas
En este primer tema nos enfocaremos a entender cómo instalar y preparar todo para utilizar la librerÃa Pandas y aprenderemos los elementos fundamentales de la librerÃa; además, conoceremos un poco de la historia de esta librerÃa y el porqué es tan popular.
Componentes principales en Pandas
Una parte fundamental de Pandas es la manipulación de estructuras de datos y en este apartado estaremos enfocándonos a conocer la forma en la que Pandas maneja las estructuras de datos (series, dataframes, etc.). Adicionalmente estaremos aprendiendo las principales funciones que utiliza Pandas para manipular y analizar los datos.
Operaciones en Pandas
La popularidad de Pandas radica en que muchos lo llaman el Excel con esteroides, pues ha desarrollado funciones que permiten que ciertas operaciones sean muy sencillas y fáciles de implementar para realizar análisis muy complejos. En este apartado, revisaremos las operaciones básicas y avanzadas que maneja Pandas para realizar cálculos en estructuras de datos, columnas, renglones o datos de tipo cadena.
Casos de Uso con Pandas
El Análisis Exploratorio de Datos o EDA es una forma de analizar datos que fue definido por John W. Turkey; este es una parte fundamental para la realización de proyectos de ciencia de datos.
Foire Aux Questions
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