¡Bienvenido al maravilloso mundo del Análisis de Datos en Python! En este capítulo, aprenderás los conceptos básicos de la sintaxis de Python, cargarás tus primeros módulos de Python y utilizarás funciones para obtener una lista de sospechosos del secuestro de Bayes, el Golden Retriever premiado de DataCamp.

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

Introducción a Python

En este capítulo, aprenderás una potente biblioteca de Python: pandas. pandas te permite leer, modificar y buscar conjuntos de datos tabulares (como hojas de cálculo y tablas de bases de datos).  Examinarás los registros de las tarjetas de crédito de los sospechosos y comprobarás si alguno de ellos hizo compras sospechosas.

¿Qué son los pandas?

Cargar un marco de datos

Inspeccionar un DataFrame

Seleccionar columnas

Dos métodos para seleccionar columnas

Corregir errores de selección de columnas

Más errores en la selección de columnas

Seleccionar filas con lógica

Pruebas lógicas

Selección de cachorros perdidos

Reducir la lista de sospechosos

Cargar datos en pandas

¡Prepárate para visualizar tus datos! Crearás gráficos lineales con otro módulo de Python: Matplotlib.  Utilizando gráficos de líneas, analizarás las frecuencias de letras de la nota de rescate y varias muestras de escritura para determinar el secuestrador.

Crear gráficos lineales

Trabajar duro

¿O apenas trabajas?

Añadir texto a los gráficos

Adición de una leyenda

Añadir etiquetas

Añadir texto flotante

Gráficos de estilo

Seguimiento de las estadísticas de delincuencia

Jugar con los estilos

Identificar al secuestrador de Bayes

Trazar datos con Matplotlib

En este último capítulo, aprenderás a crear tres nuevos tipos de gráficos: gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas.  Utilizarás estas herramientas para localizar dónde se esconde el secuestrador y rescatar a Bayes, el Golden Retriever.

Hacer un diagrama de dispersión

Graficar los datos del teléfono móvil

Modificar un gráfico de dispersión

Hacer un gráfico de barras

Construye un gráfico de barras sencillo

¿Dónde se ha ido el tiempo?

Hacer un histograma

Modificar histogramas

Héroes con histogramas

Resumen del rescate

Diferentes tipos de parcelas

¡Comienza tu viaje hacia la Ciencia de Datos! Aunque nunca hayas escrito una línea de código en tu vida, podrás seguir este curso y ser testigo del poder de Python para realizar Ciencia de Datos. Utilizarás datos para resolver el misterio de Bayes, el Golden Retriever secuestrado, y en el camino te familiarizarás con la sintaxis básica de Python y con módulos populares de Ciencia de Datos como Matplotlib (para diagramas y gráficos) y pandas (para datos tabulares).

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 en Python

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

Lead Data Scientist, Looker

¿Qué pueden hacer los pandas por ti?

Datos tabulares con pandas

CSV archivos

Carga en CSV

Visualizar un Marco de Datos

Es hora de la práctica.

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Cargar datos en pandas - ¿Qué son los pandas?

¿Qué son los pandas?

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