Pandas es un paquete de Python de código abierto que se usa más ampliamente para la ciencia de datos/análisis de datos y tareas de aprendizaje automático. Está construido sobre otro paquete llamado NumPy, que proporciona soporte para matrices multidimensionales.
Como uno de los paquetes de gestión de datos más populares, Pandas funciona bien con muchos otros módulos de ciencia de datos dentro del ecosistema de Python, y generalmente se incluye en todas las distribuciones de Python.
Pandas simplifica la realización de muchas de las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo asociadas con el trabajo con datos, que incluyen:
- Limpieza de datos
- Llenado de datos
- Normalización de datos
- Fusiona y une
- Visualización de datos
- análisis estadístico
- Inspección de datos
- Cargar y guardar datos
- Y mucho más
De hecho, con Pandas, puede hacer todo lo que haga que los científicos de datos líderes en el mundo voten a Pandas como la mejor herramienta de análisis y manipulación de datos disponible.
Pandas con Python para la ciencia de datos
Aprenda cómo ponerlo en funcionamiento con el análisis y la visualización de datos con Pandas
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¿Para quién es este curso?
- Este curso tutorial de Pandas y NumPy está diseñado para profesionales con diferentes antecedentes que estén dispuestos a aprender ciencia de datos en pasos simples y sencillos utilizando Python como lenguaje de programación. Si está interesado en cualquier tipo de trabajo de datos y análisis en cualquier plataforma, este curso es muy útil para usted.
- Los gerentes y las personas mayores deben mirar este curso ya que el mercado actual se encuentra en su etapa de transición, donde debe tener una buena comprensión de las técnicas de análisis y datos.
Requisitos
- Conocimientos básicos de Python y matemáticas.
- No se necesita información previa para el aprendizaje automático.
- Terminologías básicas de programación informática.
- La comprensión básica de cualquiera de los lenguajes de programación es una ventaja.
Lo que aprenderás
- Aprenderá los conceptos básicos de las bibliotecas de pandas y python, lo que puede ofrecer y qué tipo de problemas podrían resolverse con estas bibliotecas.
- Análisis y visualización de datos usando Pandas.
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