Domina Data Analysis with Pandas & NumPy — ¡Inscríbete ahora! | Curso en inglés

¿Listo para transformar datos crudos en información valiosa? En este curso práctico "Data Analysis with Pandas & NumPy" aprenderás a manipular, limpiar y analizar conjuntos de datos reales usando las potentes librerías de Python: Pandas y NumPy. El enfoque es 100% aplicado, con explicaciones claras sobre por qué y cuándo usar cada técnica para obtener los mejores resultados.

Trabajarás con ejercicios y ejemplos del mundo real que te prepararán para tareas de Data Science, machine learning y business intelligence. Al finalizar sabrás cargar, limpiar, transformar y preparar datos para análisis estadísticos o modelos predictivos. ¡Inscríbete hoy y empieza a convertir datos en decisiones accionables!

Índice

Lo que aprenderás:

  • Dominar NumPy para operaciones numéricas eficientes y arrays multidimensionales.
  • Manipulación avanzada de datos con Pandas: carga, limpieza, transformación y filtrado.
  • Técnicas de unión, combinación y merge de múltiples datasets.
  • Detección y manejo de valores faltantes y duplicados.
  • Agrupaciones y agregaciones para análisis resumido de datos.
  • Indexación avanzada y working with time series en Pandas.
  • Preparar datos para análisis estadístico y modelos de machine learning.
  • Crear visualizaciones básicas que faciliten la interpretación de resultados.

Contenido del curso:

  • Secciones: 15
  • Clases: 120
  • Duración: 12 horas

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python (sintaxis, listas y diccionarios).
  • Tener instalado Python 3 y un entorno de trabajo (Jupyter, Colab o VSCode).
  • Ganas de practicar con datasets reales y seguir ejercicios paso a paso.

¿Para quién es este curso?

  • Analistas de datos y científicos de datos en formación que buscan una base práctica en Python.
  • Profesionales de Business Intelligence que desean mejorar el procesamiento y reporting de datos.
  • Investigadores y académicos que necesitan procesar y analizar datos experimentales de forma eficiente.
  • Estudiantes de Data Science, Informática o carreras afines que quieran consolidar habilidades prácticas.

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