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Por qué hacer el curso Introducción a Python para análisis de datos

Dominar una nueva competencia como el análisis de datos con Python transforma por completo tu confianza profesional, especialmente la primera vez que logras extraer conclusiones valiosas de un conjunto de cifras. Esta sensación de logro se multiplica cuando formas parte de una comunidad vibrante de estudiantes que comparten tu mismo entusiasmo por crecer. Al inscribirte en «Introducción a Python para análisis de datos», accedes a un espacio de networking donde intercambiar experiencias, resolver dudas y forjar conexiones con personas que, como tú, buscan impulsar su carrera. Hoy, aprender a manejar datos no solo te hace más competitivo, sino que te integra en una red de apoyo que multiplica tus oportunidades laborales.  

Cómo es Introducción a Python para análisis de datos

En este curso vas a aprender el manejo básico de python y las librerías especializadas más usadas en el mundo del análisis de datos. Vas a aprender Numpy para trabajar eficientemente con datos numéricos, Pandas para trabajar con tablas de datos y matplotlib para realizar gráficos. Con estas nuevas herramientas vas a poder inspeccionar, manipular y graficar datos de diversas maneras para observar sus distribuciones y resumir la información relevante de forma profesional y elegante. Este curso es una puerta de entrada al fantástico mundo de la programación, donde las posibilidades son infinitas y se aprenden cosas nuevas todos los días. Si tenés ganas de tener un nuevo desafío que sea provechoso para tu carrera profesional, este curso es definitivamente para vos.Módulo 1.Introducción a Python. Algunos aspectos generales.Values, types, variables, statements and keywordsOperatorsStringsListsDictionariesTuplesConditionsLoopsFunctionsMódulo 2 .Introducción a Numpy.Numpy ArraysAtributosCreaciónNúmeros aleatoriosIndexing and SlicingBroadcastingFunciones matemáticasFunciones de estadística descriptivaOrdenar y buscarMódulo 3.Introducción a PandasObjetos: Series, DataFrame, IndexCargar datos tabulares con distintos formatosdtypesIndexing and Slicing: iloc, locFiltradoValores perdidos (Missing values)Medidas de tendencia centralCrear variablesOperaciones vectorizadas vs IteracionesAgre  

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