Python se introdujo en 1990, pero comenzó a ganar popularidad hace solo un par de años. En 2020, Python se convirtió en el cuarto lenguaje más utilizado después de JavaScript, HTML / CSS y SQL, con un 44,1% de los desarrolladores usándolo.
Python es un lenguaje interpretado, de propósito general y de alto nivel con un enfoque orientado a objetos. El lenguaje se utiliza para el desarrollo de API, inteligencia artificial, desarrollo web, Internet de las cosas, etc.
La parte de por qué Python se ha vuelto tan popular es porque se usa ampliamente entre los científicos de datos. Es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, tiene bibliotecas impresionantes y funciona perfectamente para todas las etapas de la ciencia de datos.
Entonces, la respuesta corta a la pregunta de si Python es bueno para el análisis de datos es sí.
Proyectos de análisis de datos del mundo real en Python
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¿Para quién es este curso?
- Todos los que quieran ingresar a la ciencia de datos / análisis de datos.
- Cualquier persona interesada en el mundo en rápida expansión del análisis de datos / ciencia de datos
- Todos los que quieran cambiar proyectos de datos de Excel a Python (por ejemplo, en investigación / ciencia)
- Científicos de datos que desean mejorar sus habilidades de manejo / manipulación / análisis de datos.
Requisitos
- Necesitarás instalar Anaconda. Te mostraremos cómo hacerlo en una de las primeras conferencias del curso.
Lo que aprenderás
- Obtenga un trabajo como analista de datos con un promedio de $ 156,000 después de mostrar estos proyectos en su currículum
- Al final de este curso, comprenderá el funcionamiento interno de la canalización de análisis de datos: unir, manipular, filtrar, extraer datos, analizar datos
- Aprenda a trabajar con varios datos dentro de Python, incluidos: datos de Excel, datos geográficos, datos de texto y datos de series de tiempo
- Sea capaz de crear análisis en profundidad con gráficos circulares, gráficos de burbujas, Wordcloud e incluso mapas geográficos.
- tendrá experiencia en Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Folium, Geopy, Wordcloud y muchos otros.
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