Analisis de Datos y Graficos con Python Panda y Matplotlib

Analiza tus datos como un experto con Pandas y crea gráficos increíbles con Matplotlib. Presenta tus datos como Experto.
Analisis de Datos y Graficos con Python Panda y Matplotlib
File Size :
2.45 GB
Total length :
7h 10m

Category

Instructor

Alvaro Chirou • 1.200.000+ Enrollments Worldwide

Language

Last update

Last updated 11/2022

Ratings

4.3/5

Analisis de Datos y Graficos con Python Panda y Matplotlib

What you’ll learn

Analizar Datos con Pandas.
Python desde 0.
Graficar tus Datos con Matplotlib.
IDE Jupyter de Python.
Aprende Análisis de datos con prácticas.
Gráfica con Matplotlib con casos reales.

Analisis de Datos y Graficos con Python Panda y Matplotlib

Requirements

Se recomienda tener un conocimiento Básico sobre el uso de las tecnologías de la información, es decir con el nivel de usuario que navega por internet y usa su sistema operativo, es suficiente para entender en su profundidad esta formación profesional.
Computadora, puede ser con Windows, Linux o Mac.
Es deseable que el tamaño de la pantalla sea por lo menos de 17” (pulgadas) para poder ver con claridad lo que se presenta en pantalla.

Description

Hola Amigos/as!En este curso te enseñare desde 0 Python (en el caso que lo necesites). Veremos todo lo que necesitas para realizar el curso.Para luego avanzaremos con el Análisis de datos con la librería Pandas. Esta increíble herramienta te permite moldear los datos en base a lo que quieres analizar y así visualizarlos de una mejor manera.Al final del curso aprenderemos la librería Matplotlib de Python, la cual nos permite graficar a nuestro gusto y de diferentes maneras los datos que queremos analizar y representar.Aprovecha ya mismo en aprender estas herramientas en un mercado donde el análisis de datos es cada vez más requerido.Analiza y representa tu información como un experto!.Nos vemos dentro del curso!Tu Profesor Álvaro Chirou.

Overview

Section 1: Introducción

Lecture 1 Recomendaciones para una mejor experiencia en el curso

Lecture 2 Antes de seguir avanzando

Lecture 3 Sobre su Profesor. Álvaro Chirou

Section 2: [ Parte 1 ] Lo primero, Aprendamos Python!.

Lecture 4 Sobre la Parte 1 del curso

Section 3: Entorno de Trabajo

Lecture 5 Instalación de Jupyter

Lecture 6 Como usar jupyter y código del curso (IMPORTANTE VER ESTA CLASE)

Section 4: Primeros Pasos

Lecture 7 Primer contacto con Python

Lecture 8 Cadena de Caracteres (parte 1)

Lecture 9 Cadena de caracteres con variables operaciones (parte 2)

Lecture 10 índice de cadenas.

Lecture 11 Listas

Lecture 12 Ingresamos datos por teclado

Section 5: Operadores relacionales, lógicos y asignacion. Expresiones Anidadas

Lecture 13 Operadores Lógicos

Lecture 14 Operadores Racionales

Lecture 15 Expresiones anidadas y operadores de asignación

Section 6: Estructuras de control

Lecture 16 If

Lecture 17 if else y elif

Lecture 18 While

Lecture 19 Práctica donde aplicamos todo lo aprendido

Lecture 20 For

Section 7: Tuplas, Diccionarios, Conjuntos, Pilas y Colas

Lecture 21 Tuplas

Lecture 22 Conjuntos

Lecture 23 Diccionario

Lecture 24 Pilas

Lecture 25 Colas

Section 8: Entradas por Teclado y Salidas por Pantalla

Lecture 26 Entradas por teclado

Lecture 27 Salida por pantalla

Section 9: Funciones

Lecture 28 Funciones

Lecture 29 Retorno y envío de valores

Lecture 30 Funciones argumentos parte 1

Lecture 31 Funciones argumentos parte 2

Lecture 32 Funciones argumentos parte 3

Lecture 33 Funciones recursivas e integrada

Section 10: Errores y Excepciones

Lecture 34 Errores

Lecture 35 Exepciones múltiples

Lecture 36 Excepciones multiples e invocación de excepciones

Section 11: POO (Programación Orientada a Objetos)

Lecture 37 POO objetos y clases

Lecture 38 Atributos y Métodos de una clase (Parte 1)

Lecture 39 Atributos y Métodos de una clase (Parte 2)

Lecture 40 Clases – Métodos Especiales

Lecture 41 La utilidad de usar objetos embebidos

Lecture 42 Encapsulamiento

Lecture 43 Herencia

Lecture 44 Clases heredadas y polimorfismo

Lecture 45 Herencia Multiple

Section 12: [ Parte 2 ] Ahora que sabes Python. Empezamos a trabajar con Pandas.

Lecture 46 Sobre la Parte 2 del curso.

Section 13: Práctica para empezar con el Análisis de datos

Lecture 47 Practica – Creación de nuestro primer notebook

Lecture 48 Practica de funciones de jupyter

Section 14: Introducción y práctica de Pandas

Lecture 49 Introducción a pandas

Lecture 50 Esta herramienta es la que más vamos a usar en el curso.

Lecture 51 Lectura de las columnas que nos interesan. Series!

Lecture 52 Vemos en detalle el comando para leer csv. Read_csv

Lecture 53 Aprendemos cómo leer un archivo con formato Excel

Lecture 54 Lectura de archivos JSON

Lecture 55 Verificamos cuantas filas y columnas tiene nuestra dataframe. Con Shape!

Lecture 56 Filtrar los primeros registros con Head

Lecture 57 Filtrar los últimos registros con Tail

Lecture 58 Obtenemos información sobre nuestro archivo a analizar

Section 15: Empezamos a Analizar nuestros datos con Pandas!

Lecture 59 Contemos Registros con value_counts()

Lecture 60 Para Visualizar y Analizar mejor, ordenemos los registros con sort_value()

Lecture 61 Filtramos por una o varias condiciones.

Lecture 62 Buscamos por Palabras.

Lecture 63 Cambiamos el índice

Lecture 64 Ordenamos según el índice

Lecture 65 Localizamos por Etiquetas

Lecture 66 Agrupamos por índices de números enteros.

Section 16: Analizamos la información agrupando.

Lecture 67 Empezamos por el principio.

Lecture 68 Visualizamos de una forma más prolija la agrupación

Lecture 69 groupby y sus funciones. Muy útiles!

Lecture 70 Terminamos Panda dando formato a nuestros datos!

Section 17: [ Parte 3 ] Ahora que sabes Analizar datos. Empezamos a Graficar con Matplotlib.

Lecture 71 Rápida Introducción y ejemplo de lo que podemos hacer

Lecture 72 Diferentes tipos de gráficos.

Lecture 73 Preparamos los Datos

Lecture 74 Lo divertido, empezamos a graficar!

Lecture 75 Agregamos los detalles a nuestro gráfico. Etiquetas!

Lecture 76 Preparamos los datos para nuestro gráfico de dispersión y burbujas

Lecture 77 Ahora si, realizamos nuestro gráfico de dispersión y burbujas

Section 18: Despedida

Lecture 78 Despedida de su profesor Álvaro Chirou

Section 19: Bonus Extra

Lecture 79 Clase Extra: Regalo Especial

Toda persona con deseos de Aprender a usar esta herramienta de Python para Analizar y Graficar Datos.

Course Information:

Udemy | Spanish | 7h 10m | 2.45 GB
Created by: Alvaro Chirou • 1.200.000+ Enrollments Worldwide

You Can See More Courses in the Developer >> Greetings from CourseDown.com

New Courses

Scroll to Top