El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, informar conclusiones y respaldar la toma de decisiones.

La visualización de datos se ocupa de la representación gráfica de datos.

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

Python es un lenguaje de programación de propósito general de alto nivel interpretado. Su filosofía de diseño enfatiza la legibilidad del código con el uso de una sangría significativa. Sus construcciones de lenguaje, así como su enfoque orientado a objetos, tienen como objetivo ayudar a los programadores a escribir código claro y lógico para proyectos de pequeña y gran escala.

Jupyter Notebook es una plataforma informática interactiva basada en web. El cuaderno combina código en vivo, ecuaciones, texto narrativo, visualizaciones.

Python tiene un paquete poderoso y más popular ‘Pandas’ construido sobre Numpy que tiene la implementación de muchos objetos de datos y operaciones de datos. Pandas es una de las herramientas de ciencia de datos más famosas y definitivamente cambia las reglas del juego para limpiar, manipular y analizar datos.

Pandas proporciona herramientas para leer y escribir datos en estructuras y archivos de datos. También proporciona potentes funciones de agregación para manipular datos.

Los pandas proporcionan estructuras de datos extendidas para contener diferentes tipos de datos etiquetados y relacionales. Esto hace que Python sea muy flexible y extremadamente útil para la limpieza y manipulación de datos.

Pandas es muy flexible y proporciona funciones para realizar operaciones como fusionar, remodelar, unir y concatenar datos.

Análisis y visualización de datos: Python | Pandas | Jupyter

Analice y visualice datos usando Python, Pandas, Jupyter Notebook

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¿Para quién es este curso?

• Principiantes en el análisis y visualización de datos

Requisitos

• No se requiere experiencia en análisis y visualización de datos.

Lo que aprenderás

• Configurar Python y Jupyter Notebook
• Manipular el marco de datos de Pandas
• Limpieza de datos
• Visualización de datos
• Creando Jupyter Notebook
• Ejecución de Jupyter Notebook Server

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