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.
Analíticas de Datos con Pandas
蒙特雷科技大学課程信息
您將獲得的技能
- Programación
- Lenguajes
- Estadística
- Análisis
- Estructura
提供方

蒙特雷科技大学
Tecnológico de Monterrey es una de las instituciones educativas privadas sin fines de lucro más grande en Latinoamérica, con más de 98,000 estudiantes en preparatoria, licenciatura, y posgrado.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
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.
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.
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.
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.
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