Ejercicios de manipulación de datos con Pandas

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Ejercicios de manipulación de datos con Pandas
Ejercicios de manipulación de datos con Pandas

Descripción

EJERCICIOS DE ANÁLISIS Y TRATAMIENTO DE DATOS CON PANDAS

Prácticas de Ciencia de datos con  Python

 

INSTRUCTOR
Anastasia Migunova es científico de datos con una amplia trayectoria en grandes consultoras entre otros. Actualmente ejerce su labor en Alemania. Es licenciada en Ingeniería informática y cuenta con un doctorado en Matemática Aplicada.

DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
El objetivo de esta práctica es replicar las tareas que todo científico de datos debe realizar para limpiar y analizar un dataset. El proyecto se compone de 40 ejercicios para practicar las funciones y herramientas más importantes de la librería Pandas. Asiminsmo, se incluye diversos problemas de visulización y programación con Python.
Una vez finalizado, habrás adquirido los conocimientos básicos de python para trabajar con datos en el mundo real.

CONTENIDO DE LA DESCARGA
Recibirás un correo electrónico con un archivo ZIP. Si eres un usuario registrado, el proyecto siempre estará disponible  en tu cuenta de usuario. El archivo comprimido está formado por los siguientes ficheros:

  1. Un PDF con el listado de ejercicios.
  2. Un enlace para descargar las ficheros con los datos (públicos) y tablas necesarias para completar los problemas. Además encontrarás enlaces a tutoriales recomendados en el caso de materias específicas.
  3. Un cuaderno Jupyter con todos los ejercicios resueltos. Encontrarás no solamente el código sino también explicaciones detalladas de la metodología utilizada.
    IMPORTANTE:  para visualizar las soluciones es necesario que tengas Jupyter o Anaconda instalado en tu ordenador. Si no lo tienes, puedes descargarlo gratuitamente  aquí.

MATERIAS A PRACTICAR
Librerías: trabajarás con las siguientes librerías de Python: pandas, numpy, datetime, matplotlib and  seaborn.
La práctica incluye ejercicios relacionados con lo siguiente:
– Importar datos y ficheros comprimidos.
– Exportar tablas a  ficheros csv y Excel.
Borrar, seleccionar, renombrar y filtrar filas y columnas.
– Valores Nulos
– Tipos de dato.
– Groupby.
–  Cambio de formato largo/ ancho.
– Filtros.
– Atípicos y duplicados.
– Expresiones Regulares básicas.
– Formatos de fecha.
– Ingeniería de datos.
– Numpy.
– One hot encoding.
– Uniones de tablas.
– Bucles (for).
– Visualización: gráficos de  barras, countplot, gráficos de dispersión, mapas de calor, etc.

 

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