La analítica de datos ha avanzado considerablemente en los últimos años y ahora existen diversas herramientas que nos permiten realizar tareas o procesos que antes eran complicados de realizar. Gracias a su versatilidad, el lenguaje de programación Python posee una serie de librerías que permiten realizar proyectos de analítica de datos de una forma muy sencilla y una de las librerías más populares es Pandas.
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En este curso nos enfocaremos a:
- Conocer los conceptos, métodos y funciones de la librería Pandas.
- Analizar datos rápida y fácilmente con la librería de Pandas.
- Usar la librería de Pandas para importar, construir y manipular DataFrames.
Syllabus
WEEK 1
Primeros Pasos con Pandas
En este primer tema nos enfocaremos a entender cómo instalar y preparar todo para utilizar la librería Pandas y aprenderemos los elementos fundamentales de la librería; además, conoceremos un poco de la historia de esta librería y el porqué es tan popular.
WEEK 2
Componentes principales en Pandas
Una parte fundamental de Pandas es la manipulación de estructuras de datos y en este apartado estaremos enfocándonos a conocer la forma en la que Pandas maneja las estructuras de datos (series, dataframes, etc.). Adicionalmente estaremos aprendiendo las principales funciones que utiliza Pandas para manipular y analizar los datos.
WEEK 3
Operaciones en Pandas
La popularidad de Pandas radica en que muchos lo llaman el Excel con esteroides, pues ha desarrollado funciones que permiten que ciertas operaciones sean muy sencillas y fáciles de implementar para realizar análisis muy complejos. En este apartado, revisaremos las operaciones básicas y avanzadas que maneja Pandas para realizar cálculos en estructuras de datos, columnas, renglones o datos de tipo cadena.
WEEK 4
Casos de Uso con Pandas
El Análisis Exploratorio de Datos o EDA es una forma de analizar datos que fue definido por John W. Turkey; este es una parte fundamental para la realización de proyectos de ciencia de datos.
En este apartado nos centraremos en aprender a realizar un EDA usando Pandas. Adicionalmente, otra de las etapas importantes de la ciencia de datos es la visualización de datos y en este apartado conoceremos como realizar este proceso en Pandas con la ayuda de librerías que apoyan a Pandas.
