La estructura era lógica, pero me hubiera gustado que hubiera habido más práctica práctica más allá de los ejemplos básicos.
Proyecto de ciencia de datos en Python: Crear un panel de datos
Aplique sus habilidades básicas de Python para extraer, limpiar y analizar datos del mundo real, luego cree un panel interactivo para mostrar sus ideas.
Sobre este curso
La transición de aprender la sintaxis de Python a resolver problemas de datos del mundo real puede parecer un obstáculo importante.Este curso basado en texto cubre esa brecha al guiarlo a través de un proyecto práctico y práctico de ciencia de datos de principio a fin.
Usted se pondrá en el papel de un analista de datos para resolver un escenario de negocios realista.Al extraer datos de fuentes web, limpiarlo con técnicas modernas de pandas y estructurarlo para el análisis, construirá un tablero funcional que resalte las tendencias y patrones clave.
Lo que aprenderás:
- Extraer datos de páginas web utilizando bibliotecas modernas de extracción de datos web
- Limpiar y manipular conjuntos de datos utilizando convenciones de marcos de datos pandas actualizados
- Analizar datos del mundo real para identificar tendencias, patrones y anomalías
- Cree visualizaciones de datos claras y funcionales para representar sus hallazgos
- Construya un panel de datos estructurado para presentar información claramente
- Aplique prácticas de código limpio y sugerencias de tipo básico para que sus scripts de datos sean robustos
El curso comienza con conceptos fundamentales de extracción de datos y estructuras antes de pasar a la implementación paso a paso.Leerá explicaciones claras, analizará ejemplos de código estructurado y completará ejercicios prácticos para construir su proyecto.
Este curso está diseñado para principiantes que tienen una comprensión básica de la sintaxis de Python y desean aplicar sus conocimientos a un flujo de trabajo real de ciencia de datos.No se requieren conocimientos avanzados de matemáticas o programación.
Comienza a leer hoy para convertir tus conocimientos de Python en habilidades prácticas de ciencia de datos.
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Sin preguntas -
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Breve y enfocado
1 h 52 min de contenido práctico
Reseñas (12)
Los ejemplos fueron útiles, pero me gustaría que hubiera un poco más de material de práctica. Valor sólido por el costo.
Los ejemplos fueron muy útiles y realmente solidificaron los conceptos. Ya estoy pensando en cómo puedo aplicar esto.
Es un curso sólido. La estructura es lógica y la mayoría de los ejemplos fueron útiles.Podría usar algunos escenarios más del mundo real.
Es una introducción decente, pero podría usar algunos ejemplos más del mundo real para solidificar los conceptos.
Es una introducción decente, pero podría beneficiarse de ejemplos más diversos y un flujo ligeramente mejor entre los módulos.
Curso: Excel 2013 - Advanced (Español) Translated by El ritmo era perfecto, y los ejemplos realmente solidificaron los conceptos.
Hmm, no estoy seguro de que esto sea para principiantes absolutos. Asume un poco de conocimiento previo que no se enseñó explícitamente.
Una buena introducción. La estructura era en su mayoría clara, pero me gustaría que hubiera algunos ejemplos más del mundo real.
Aprecié los pasos claros, aunque algunos de los módulos posteriores podrían haber usado más ejemplos.
Curso: Excel 2013 - Advanced (Español) - Aprendí mucho, y los ejemplos utilizados fueron muy útiles para entender los conceptos.
Me encantaron los ejemplos prácticos utilizados en todo. Realmente ayudó a solidificar los conceptos.
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