En el mundo real, los datos son todo menos limpios, por lo que las bibliotecas de Python como Pandas son tan valiosas.

Si la manipulación de datos está retrasando su flujo de trabajo de análisis de datos, este curso es la clave para recuperar su poder.

Sea dueño de sus datos, ¡no deje que sus datos lo posean! Cuando la manipulación y preparación de datos representa hasta el 80% de su trabajo como científico de datos, aprender técnicas de intercambio de datos que llevan los datos sin procesar a un producto final para su análisis de la manera más eficiente posible es esencial para el éxito.

El análisis de datos con la biblioteca de Python Pandas le facilita lograr mejores resultados, aumentar su productividad, dedicar más tiempo a la resolución de problemas y menos tiempo a la gestión de datos, y comunicar sus conocimientos de manera más efectiva.

¡Este curso te prepara para hacer precisamente eso! Con Pandas DataFrame, prepárese para aprender sobre manipulación, preparación y enfoques de clasificación, combinación y limpieza de datos para convertir bits caóticos de datos en un producto de preanálisis final.

Esta es exactamente la razón por la que Pandas es la biblioteca de Python más popular en ciencia de datos y por qué los científicos de datos de Google, Facebook, JP Morgan y casi todas las demás empresas importantes que analizan datos usan Pandas.

Si desea aprender cómo utilizar Pandas de manera eficiente para manipular, transformar, pivotar, apilar, fusionar y agregar sus datos para la preparación de visualización, análisis estadístico o aprendizaje automático, este curso es para usted.

Esto es lo que puede esperar cuando se inscribió con su instructor, Ph.

D.

Samuel Hinton: aprenda técnicas comunes y avanzadas de manipulación de datos de Pandas para llevar los datos sin procesar a un producto final para su análisis de la manera más eficiente posible.

Obtenga mejores resultados dedicando más tiempo a la resolución de problemas y menos tiempo a la gestión de datos.

Aprenda a dar forma y manipular datos para que el análisis estadístico y el aprendizaje automático sean lo más simples posible.

Utilice la última versión de Python y la biblioteca Pandas estándar de la industria.

Realizar análisis de datos con la biblioteca Pythons Pandas puede ayudarlo a hacer mucho, pero tiene sus desventajas.

Y este curso te ayuda a vencerlos de frente: 1. Pandas tiene una curva de aprendizaje empinada: a medida que profundiza en la biblioteca de Pandas, la pendiente de aprendizaje se vuelve cada vez más empinada.

Este curso guía a los usuarios principiantes e intermedios sin problemas en todos los aspectos de Pandas.

2. Documentación inadecuada: sin la documentación adecuada, es difícil aprender una nueva biblioteca.

Cuando se trata de funciones avanzadas, la documentación de Pandas rara vez es útil.

Este curso lo ayuda a comprender las técnicas avanzadas de Pandas fácilmente y le ahorra tiempo en la búsqueda de ayuda.

Después de este curso, se sentirá cómodo profundizando en conjuntos de datos complejos y heterogéneos sabiendo con absoluta confianza que puede producir un resultado útil para la siguiente etapa del análisis de datos.

Aquí hay una mirada más cercana al plan de estudios: carga y creación de Pandas DataFrames Visualización de sus datos con gráficos básicos y visualizaciones 1D, 2D y multidimensionales.

Realización de manipulaciones básicas de DataFrame: indexación, etiquetado, ordenación, corte, filtrado y más.

Realización de manipulaciones avanzadas de Pandas DataFrame: indexación múltiple, apilamiento, indexación jerárquica, pivotación, fusión y más.

Realización de agrupaciones de DataFrame: agregación, imputación y más.

Dominar las manipulaciones de series de tiempo: reindexación, remuestreo, funciones rodantes, método de encadenamiento y filtrado, y más.

Fusionando Pandas DataFrames Por último, este curso incluye una hoja de trucos y ejercicios prácticos que se basan en ejemplos de la vida real.

Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá algo de práctica con Pandas.