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Análisis de Datos y Gráficos con Python: Panda y Matplotlib.

Analiza tus datos como un experto con Pandas y crea gráficos increíbles con Matplotlib. Presenta tus datos como Experto.

4.67 (347 reviews)

Students

7 hours

Content

May 2021

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Regular Price


What you will 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.


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.


Screenshots

Análisis de Datos y Gráficos con Python: Panda y Matplotlib.
Análisis de Datos y Gráficos con Python: Panda y Matplotlib.
Análisis de Datos y Gráficos con Python: Panda y Matplotlib.
Análisis de Datos y Gráficos con Python: Panda y Matplotlib.

Content

Introducción

Sobre el curso

Sobre mi, el profesor del curso

[ Parte 1 ] Lo primero, Aprendamos Python!.

Sobre la Parte 1 del curso

Entorno de Trabajo

Instalación de Python en Windows

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

Primeros Pasos

Primer contacto con Python

Cadena de Caracteres (parte 1)

Cadena de caracteres con variables operaciones (parte 2)

índice de cadenas.

Listas

Ingresamos datos por teclado

Operadores relacionales, lógicos y asignacion. Expresiones Anidadas

Operadores Lógicos

Operadores Racionales

Expresiones anidadas y operadores de asignación

Estructuras de control

If

if else y elif

While

Práctica donde aplicamos todo lo aprendido

For

Tuplas, Diccionarios, Conjuntos, Pilas y Colas

Tuplas

Conjuntos

Diccionario

Pilas

Colas

Entradas por Teclado y Salidas por Pantalla

Entradas por teclado

Salida por pantalla

Funciones

Funciones

Retorno y envío de valores

Funciones argumentos parte 1

Funciones argumentos parte 2

Funciones argumentos parte 3

Funciones recursivas e integrada

Errores y Excepciones

Errores

Exepciones múltiples

Excepciones multiples e invocación de excepciones

POO (Programación Orientada a Objetos)

POO objetos y clases

Atributos y Métodos de una clase (Parte 1)

Atributos y Métodos de una clase (Parte 2)

Clases - Métodos Especiales

La utilidad de usar objetos embebidos

Encapsulamiento

Herencia

Clases heredadas y polimorfismo

Herencia Multiple

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

Sobre la Parte 2 del curso.

Practica para empezar con el Analisis de datos

Practica - Creación de nuestro primer notebook

Practica de funciones de jupyter

Introducción y práctica de Pandas

Introducción a pandas

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

Lectura de las columnas que nos interesan. Series!

Vemos en detalle el comando para leer csv. Read_csv

Aprendemos cómo leer un archivo con formato Excel

Lectura de archivos JSON

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

Filtrar los primeros registros con Head

Filtrar los últimos registros con Tail

Obtenemos información sobre nuestro archivo a analizar

Empezamos a Analizar nuestros datos con Pandas!

Contemos Registros con value_counts()

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

Filtramos por una o varias condiciones.

Buscamos por Palabras.

Cambiamos el índice

Ordenamos según el índice

Localizamos por Etiquetas

Agrupamos por índices de números enteros.

Analizamos la información agrupando.

Empezamos por el principio.

Visualizamos de una forma más prolija la agrupación

groupby y sus funciones. Muy útiles!

Terminamos Panda dando formato a nuestros datos!

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

Rápida Introducción y ejemplo de lo que podemos hacer

Diferentes tipos de gráficos.

Preparamos los Datos

Lo divertido, empezamos a graficar!

Agregamos los detalles a nuestro gráfico. Etiquetas!

Preparamos los datos para nuestro gráfico de dispersión y burbujas

Ahora si, realizamos nuestro gráfico de dispersión y burbujas

Bonus Extra

Clase Extra


Reviews

S
Saúl14 February 2021

Aun no termino el curso pero preliminarmente me esta agradando, buen manejo de la información y tiene facilidad en retransmitirla. Ademas, algo sumamente importante es que responde preguntas a la brevedad, algo que se aprecia muchísimo. Va para 5 estrellas seguro!

M
Montse14 February 2021

Una muy buena decisión estudiar este curso y acreditarme voy a continuar en la academia estudiando otros cursos, mi enhorabuena. Un grato saludo

A
Aarón11 February 2021

Muy completo el curso dado que esta complementado para aquellos que somos principiantes y tenemos muchas ganas de aprender.

A
Alvaro11 February 2021

Fue una buena elección porque hay cositas que son básicas pero que yo no sabia o formas de simplificar el trabajo, me esta gustando y estoy aprendiendo mucho.

J
José5 February 2021

Las explicaciones son puntuales, buena distribución de los temas y el tiempo dedicado a ellos, es buena elección para los que tenemos poco tiempo disponible.

J
Juan1 February 2021

Hasta el momento me parece un tema muy interesante y el curso cumple muy bien con lo que yo espero de él.

A
Ana1 February 2021

Lo que estoy viendo es muy claro, como cada curso de Álvaro. Gracias por explicarnos de tal manera de que entendamos los que algo sabemos de Python y los que no.

M
Monica15 January 2021

Curso muy interesante y completo. Las explicaciones son claras. Como mejora estaría bien que se compartiesen los Notebooks como material del curso.

F
Franco12 September 2020

Muy bueno para comenzar con lo básico de estas librerías, esperaba ver más funciones y explorar más las librerías.

C
César24 June 2020

personalmente recomiendo este curso, es muy claro y muy practico, un execelente tutor y si complementas las enseñanzas con la practica tu conocimiento se expande.

E
Edwin16 June 2020

Falto como reducir las columnas, hacer reemplazos de columnas, quitar los valores nulos , reemplazar datos, dividir datos en nuevas columnas, etc.

V
Victor11 May 2020

Es curso es bueno y no me arrepiento de adquirirlo, pero considero que hay algunos temas que no se da una expliación un poco más detallada. Desde mi punto de vista considero que en la parte de gráficos faltó dar más argumentos en el caso de la división de los ejes x así como el exportar los gráficos hechos en jupyter.

J
Jose22 March 2020

El curso cumple con su cometido justamente: me ha parecido demasiado básico sobre todo en las operaciones para manejar datos y poder manipular un dataset. Creo que en esa parte se queda demasiado corto y es una parte básica para que con un dataset que te proporcionen con muchos datos, poder quedarte y dar la forma que necesitas para graficar.

M
Mauricio26 February 2020

todo muy bien al principio, todo queda muy claro. Pero las primeras clases de POO no me convencieron mucho, solo devuelves cadenas y no queda claro despues de crear el objeto lo que puedes hacer con el, tuve que buscar ejemplos en otro lado y despues ya segui con el curso

I
Isaac3 February 2020

pase de tener nulo conocimiento en pandas y en matplotlib a tener las bases para seguir desarrollandome de una forma muy facil


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Udemy ID

1/3/2020

Course created date

1/18/2020

Course Indexed date
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