Welcome to the wonderful world of Data Analysis in Python! In this chapter, you'll learn the basics of Python syntax, load your first Python modules, and use functions to get a suspect list for the kidnapping of Bayes, DataCamp's prize-winning Golden Retriever.

Sumérgete en Python

Importar módulos de Python

Corregir una importación incorrecta

Creación de variables

Crear un flotador

Crear cadenas

Corregir errores de cadena

Nombres de variables válidos

Diversión con funciones

Cargar un Marco de Datos

Corregir un error de función

Husmear en busca de sospechosos

Getting Started in Python

In this chapter, you'll learn a powerful Python libary: pandas.  pandas lets you read, modify, and search tabular datasets (like spreadsheets and database tables).  You'll examine credit card records for the suspects and see if any of them made suspicious purchases.

What is pandas?

Loading a DataFrame

Inspecting a DataFrame

Selecting columns

Two methods for selecting columns

Correcting column selection errors

More column selection mistakes

Selecting rows with logic

Logical testing

Selecting missing puppies

Narrowing the list of suspects

Loading Data in pandas

Get ready to visualize your data! You'll create line plots with another Python module: Matplotlib.  Using line plots, you'll analyze the letter frequencies from the ransom note and several handwriting samples to determine the kidnapper.

Creating line plots

Working hard

Or hardly working?

Adding text to plots

Adding a legend

Adding labels

Adding floating text

Styling graphs

Tracking crime statistics

Playing with styles

Identifying Bayes' kidnapper

Plotting Data with Matplotlib

In this final chapter, you'll learn how to create three new plot types: scatter plots, bar plots, and histograms.  You'll use these tools to locate where the kidnapper is hiding and rescue Bayes, the Golden Retriever.

Making a scatter plot

Charting cellphone data

Modifying a scatterplot

Making a bar chart

Build a simple bar chart

Where did the time go?

Making a histogram

Modifying histograms

Heroes with histograms

Recap of the rescue

Different Types of Plots

¡Empieza tu camino en la ciencia de datos! Aunque nunca hayas escrito una línea de código, podrás seguir este curso y ver de primera mano la potencia de Python para hacer ciencia de datos. Usarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y por el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y con módulos populares de ciencia de datos como Matplotlib (para gráficos) y pandas (para datos tabulares).

Los vídeos incluyen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en "Show transcript" en la esquina inferior izquierda de cada vídeo.
El glosario del curso está disponible a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE necesitas completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE a la derecha.

Sumérgete en la ciencia de datos con Python y aprende a analizar y visualizar datos con Pandas y Matplotlib.

Introducción a la ciencia de datos con Python

Sumérgete en la ciencia de datos con Python y aprende a analizar y visualizar los datos con eficacia. No necesitas saber de programación.

Nombres de variables válidos

Introducción a la ciencia de datos con Python

ejercicio interactivo práctico