Maestro de la biblioteca de Pandas en programación de Python

Hay muchas tareas relacionadas con el tiempo, tediosas y repetitivas relacionadas con los datos, incluyendo la limpieza de datos, la normalización y la visualización. Gracias a Pandas, tales tareas se pueden llevar a cabo con bastante rapidez, con cierta automatización. En este curso, se le enseñará cómo dominar la biblioteca de Pandas en la programación de Python. Como aprenderás, Pandas tiene varios usos, que van desde explorar un conjunto de datos almacenado en tu computadora hasta extraerlo en un dataFrame (una tabla, por ejemplo). Con los pandas, puede calcular las 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 resaltará cómo se relaciona una columna de la tabla con otra columna de la misma tabla. Con los pandas, también es posible limpiar los datos eliminando los valores perdidos o incluso usando algunos criterios y filtrando filas y columnas.

A medida que continúe, aprenderá un hecho esencial sobre Pandas. Los datos limpiados se almacenan y transforman en un valor separado por comas, otro archivo u otra base de datos. Todo esto es posible porque Pandas es una herramienta de análisis y manipulación de datos abiertos. Además, también es rápido, potente y flexible, lo que lleva a una automatización no capaz. La base de la automatización en Pandas es la programación de Python. ¿Por qué se utiliza Python para la biblioteca de Pandas? Python es un lenguaje único que le permite trabajar con rapidez e integrar los sistemas de forma más eficiente. Utiliza la programación de Python en desarrollo web, desarrollo de GUI (interfaz gráfica de usuario) y desarrollo de software. Al tomar este curso, es necesario tener alguna experiencia usando Python. Sin tener un buen dominio de este lenguaje de programación, al menos debes saber lo básico, incluyendo tuplas, diccionarios y listas. Las funciones y las iteraciones de conocimiento son muy recomendables, junto con la familiaridad con NumPy.

Los pandas proporcionan 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 creación de perfiles y dataFrame. Como un módulo de código abierto de Python, la creación de perfiles de Pandas le permite realizar análisis de datos exploratorios siguiendo unas pocas líneas de código. Esto contribuye a ahorrarle el trabajo a granel 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. Comunmente utiliza dataFrames en la ciencia de datos, particularmente en el aprendizaje automático. Este curso será sin duda útil para los estudiantes que tienen un excelente comando de Python y están 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.