Python: De usuario a explorador de datos
Semana Cuatro
52
Recomendaciones de paquetes a explorar
Bienvenida
Recomendaciones y datos
Recomendaciones
Datos para el curso
Semana Uno
1
Funciones en Python
2
Extracción, tranformación y carga
3
Introducción a las series temporales
4
Introducción a Pandas y DataFrames
5
Archivos CSV y XLSX
6
Lectura de archivos csv
7
Lectura de archivos XLSX
8
Explorando las opciones de read_csv
9
El índice en series temporales
10
El objeto datetime en Pandas
11
Localiza columnas y renglones
12
EDA: Explora visualmente tus datos
13
Exploración de los datos en tu DataFrame
14
Valores nulos en datos y DataFrames
15
Operaciones básicas con DataFrames
16
Localizar y reemplazar información en Pandas
17
Warnings
18
Cambia y localiza nombres de columnas
19
Cambia la frecuencia de tus datos
Semana Dos
20
Introducción a Matplotlib
21
Anatomía de una gráfica
22
Concepto de figuras y ejes (fig, ax)
23
Tipos de gráficas
24
Gráficas individuales
25
Mi primera gráfica temporal
26
Personaliza tus figuras
27
Múltiples gráficas
28
Múltiples gráficas con patrones complejos
29
Gráficas interactivas con ipywidgets
30
Prepara tu figura para publicación
Semana Tres
31
Introducción a NumPy y arrays
32
Importar archivos con NumPy
33
Atributos y propiedades de arrays
34
Operaciones básicas con arrays
35
Slicing y fancy indexing en NumPy
36
Manipula imagenes con NumPy
37
Manejo de multiples archivos con glob
38
Flujo de trabajo en NumPy con imagenes
39
Creando intervalos con arange y linspace
40
Manipulación de los arreglos de NumPy
41
Guardar datos en NumPy
42
Mallas para cálculos numéricos con NumPy
43
Herramientas para álgebral lineal
Semana Cuatro
44
Concatena archivos con Pandas
45
Multi-índice en las columnas de series temporales
46
Multi-índices en las columnas de series temporales
47
El encoding
48
Desarrolla paquetes locales
49
Ejercicio Final - Parte 1: exploración visual de datos
50
Ejercicio Final - Parte 2: Limpieza de datos
51
Ejercicio Final - Parte 3: Preparación y visualización de datos
52
Recomendaciones de paquetes a explorar
Créditos
Semana Cuatro
52
Recomendaciones de paquetes a explorar
52
Recomendaciones de paquetes a explorar
Scipy
Bokeh
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Nbdev
Calplot
WindRose
Visual Studio Code
JupyterLab
Colab
51
Ejercicio Final - Parte 3: Preparación y visualización de datos
Créditos