En este curso adquirirás los fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) de datos, así como la exploración de datos en la ciencia de datos. Aprenderás a trabajar con Pandas y dataframes, a leer archivos CSV y XLSX, y a comprender los conceptos de series temporales. Además, aprenderás la visualización de datos utilizando Matplotlib, creando gráficas individuales y personalizadas. También utilizarás NumPy y la manipulación de arrays, realizando las operaciones básicas y calculando gradientes. A lo largo del curso, desarrollarás buenas prácticas en el flujo de trabajo en ciencia de datos y en los conceptos avanzados como multi-índices en series temporales. Finalmente, sabrás como usar paquetes de manera local.
Python: de usuario a explorador de datos
Python: de usuario a explorador de datos
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Universidad Nacional Autónoma de México
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Felipe M.
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学生评论
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LE
已于 Jul 28, 2025审阅
Si las actividades, por favor detallar bien ya que muchas veces el codigo esta correcto, pero el evaluador lo marca como error por algun detalle de nombres de variables y demas
FR
已于 Aug 26, 2025审阅
DESARROLLE TODOS LOS MODULOS PERO ME QUEDO COMO PERDIDO 2 MODULOS COMO PUEDO APRENDER UN POCO MAS PARA CORREGIR MI ERROR
JL
已于 Oct 14, 2024审阅
Excelente contenido. Como observación, a veces las entregas omiten indicaciones necesarias para aprobarlas satisfactoriamente o estas no son muy claras.
