Domina la biblioteca de Pandas en la programación en Python

Hay muchas tareas relacionadas con los datos que consumen mucho tiempo, son tediosas y repetitivas, como la limpieza, la normalización y la visualización de datos. Gracias a Pandas, estas tareas se pueden llevar a cabo con bastante rapidez, con un poco de automatización. En este curso, se le enseñará cómo dominar la biblioteca de Pandas en la programación de Python. Como aprenderá, Pandas tiene varios usos, que van desde explorar un conjunto de datos almacenado en su computadora hasta extraerlo en un DataFrame (una tabla, por ejemplo). Con Pandas, puedes calcular estadísticas y realizar cálculos como el promedio, la mediana, la variación estándar y el mínimo y el máximo de cada columna de la tabla. Este curso destacará cómo una columna de la tabla se relaciona con otra columna de la misma tabla. Con Pandas, también es posible limpiar los datos eliminando los valores que faltan o incluso utilizando algunos criterios y filtrando filas y columnas

A medida que continúe, aprenderá un dato esencial sobre los pandas. Los datos limpiados se almacenan y se transforman en un valor separado por comas, en otro archivo o en otra base de datos. Todo esto es posible porque Pandas es una herramienta abierta de análisis y manipulación de datos. Además, también es rápida, potente y flexible, lo que conduce a una automatización ineludible. La base de la automatización en Pandas es la programación en Python. ¿Por qué se usa Python para la biblioteca de Pandas? Python es un lenguaje único que le permite trabajar rápidamente e integrar sistemas de manera más eficiente. Utiliza la programación de Python en el desarrollo web, el desarrollo de GUI (interfaz gráfica de usuario) y el desarrollo de software. Al tomar este curso, es necesario tener algo de experiencia en el uso de Python. Sin tener un buen dominio de este lenguaje de programación, al menos deberías conocer los conceptos básicos, incluidas las tuplas, los diccionarios y las listas. Es muy recomendable conocer las funciones y las iteraciones, así como familiarizarse con NumPy

Pandas proporciona numerosos métodos que ayudan enormemente a acelerar el análisis de datos y el proceso de exploración. Este curso cubre muchos de ellos, algunos de los cuales son la elaboración de perfiles y el DataFrame. Como módulo de Python de código abierto, la creación de perfiles de Pandas permite realizar análisis exploratorios de datos siguiendo unas pocas líneas de código. Esto contribuye a ahorrarle el voluminoso trabajo de visualizar o comprender la distribución relativa de cada variable. Otro método destacado es Pandas DataFrame. Al igual que una hoja de cálculo en Excel, un DataFrame es una estructura de datos que consta de columnas y filas. Los DataFrames se utilizan habitualmente en la ciencia de datos, especialmente en el aprendizaje automático. Sin duda, este curso será útil para los estudiantes que tengan un excelente dominio de Python y estén interesados en la ciencia de datos. Además, los profesionales especializados en la gestión de la ciencia de datos con conocimientos sólidos de Python se beneficiarán de este curso.