Análisis de Datos con Python

Curso online
107 Lecciones

Domina el análisis de datos con Pandas desde cero. Aprende a leer múltiples fuentes (CSV, Excel, JSON, SQL, HTML), combinar y transformar dataframes, realizar análisis exploratorio con estadísticas y visualizaciones (Seaborn, Matplotlib), aplicar filtros avanzados, crear pivot tables y optimizar Pandas para Big Data con Dask. Incluye ejercicios prácticos con datasets reales.

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Ruta de Aprendizaje:

1. Lectura de fuentes

1.1.1. import-pandas.mp4

1.1.2. Creacion-dataframes-1.mp4

1.1.3. Atributos Dataframe.mp4

1.1.4. Columnas-dataframes.mp4

1.1.5. Creación de dataframes 2.mp4

1.2.1. Lectura de archivos.mp4

1.2.2. read_csv.mp4

1.2.3. Read-csv-header.mp4

1.2.4. read-csv-sep.mp4

1.2.5 Read-csv-otros-parametros.mp4

1.2.6. to-csv.mp4

1.3.1. Read-excel.mp4

1.3.2. Excel-file.mp4

1.3.3. Ejercicio-integracion.mp4

1.3.4. Ejercicio-integracion-solución.mp4

1.4.1. Read-json.mp4

1.5.1. Read-sql.mp4

1.6.1. Read-html.mp4

1.7.1. Read-clipboard.mp4

2. Merging dataframes

1.2.1. Lectura de archivos.mp4

1.2.2. read_csv.mp4

1.2.3. Read-csv-header.mp4

1.2.4. read-csv-sep.mp4

2.1.1 Append.mp4

2.1.2 Ignore Reset Index.mp4

2.1.3 Rename columns.mp4

2.1.4 Concat.mp4

2.1.5 Ejercicio propuesto.mp4

2.1.6 Ejercicio Solución.mp4

2.1.7 Ejercicio Solución 2.mp4

2.2.1 Presentación Legos.mp4

2.2.2 Merge.mp4

2.2.3 Merge on.mp4

2.2.4 Merge suffix columns.mp4

2.3.1 Merge preparación.mp4

2.3.2 Merge validación exploración.mp4

2.3.3 Merge errores.mp4

2.3.4 Merge group by.mp4

2.3.5 Merge validate.mp4

2.3.6 Merge Left Inner.mp4

2.3.7 Ejercicio propuesto.mp4

2.3.8 Ejercicio - Solución.mp4

3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

3.1 Introducción.mp4

3.2 Info cantidad porcentaje nulos.mp4

3.3 Value Counts.mp4

3.4 Unique - Nunique.mp4

3.5 Min Max.mp4

3.6 Mean, Median y Mode.mp4

3.7 Mean - Median Diferencias.mp4

3.8 Mean - Median Dataframes y nulos.mp4

3.9 Std - Var.mp4

3.10 Describe.mp4

3.11 Percentiles.mp4

3.12 Histogramas.mp4

3.13 Seaborn - Matplotlib.mp4

3.14 Histogramas - Hue.mp4

3.15 Boxplot.mp4

3.16 Boxplot x-y.mp4

3.17 Histograma vs Boxplot.mp4

3.18 Correlación - Intuición.mp4

3.19 Correlación.mp4

3.20 Heatmap.mp4

3.21 Pairplot.mp4

3.22 Ejercicio propuesto Forbes.mp4

3.23 Ejercicio Forbes Solución.mp4

4. Manipulación de dataframes

4.1 Introducción.mp4

4.2 Filtros - Mascaras - Query.mp4

4.3.1 Filtros AND.mp4

4.3.2 Filtros Comparaciones.mp4

4.3.3 Filtros ISIN.mp4

4.3.4 Filtros ISNULL - NOTNULL.mp4

4.3.5 Filtros Negación.mp4

4.3.6 Filtros String.mp4

4.4.1 Ejercicio Propuesto Phelps - Bolt.mp4

4.4.2 Ejercicio Phelps - Bolt Solución.mp4

4.4.3 Ejercicio Propuesto Ganadores.mp4

4.4.4 Ejercicio Ganadores Solución.mp4

4.5.1 Index loc - iloc.mp4

4.5.2 Seleccionar Columnas.mp4

4.5.3 Cambiar Nombres Columnas.mp4

4.6.1 Transform Operaciones Columnas.mp4

4.6.2 Transform Astype.mp4

4.6.3 Transform Apply Map.mp4

4.7 Sort - Values.mp4

4.8 Cuentas.mp4

4.9 Drop Duplicates.mp4

4.10 Dropna.mp4

4.11.1 Group by.mp4

4.11.2 Group by agg.mp4

4.12 Pivot tables.mp4

4.13 Pivot tables - margenes.mp4

4.14 Pivot tables - Melt.mp4

4.15 Ejercicio propuesto China.mp4

4.16 Ejercicio China Solución.mp4

4.17 Ejercicio Propuesto Mujeres Olimpiadas.mp4

4.18 Ejercicio Mujeres Olimpiadas - Solución.mp4

4.19 Fillna.mp4

4.20 Fillna - Group by.mp4

4.21 Datetimes.mp4

4.22 Datetimes format.mp4

5. Pandas para Big Data

5.1 Introducción.mp4

5.2 Dtypes Category.mp4

5.3 Chunks.mp4

5.4 Dtypes Usecols.mp4

5.5 For Apply Vectorize.mp4

5.6 Intro - Dask.mp4

5.7 Intro - Dask Dashboard.mp4

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