Python for Data Analysis

Python for Data Analysis Courses

Learn how to explore, clean, and analyze data using Python — the most widely used language in data science. This category covers everything from working with Pandas and NumPy to visualizing insights with Matplotlib and Seaborn. Whether you're a beginner or upskilling for a data-driven role, you'll gain hands-on experience analyzing real datasets and making data-driven decisions.

4.6

Calificado según 496 reseñas.

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Habilidades adquiridas:

A/B Test DesignAgregación de datos con pandasAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsBatch Data Pipeline DesignBusiness Data VisualizationChi-Square AnalysisCodificación de característicasCohort AnalysisConstrucción de pipelinesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Extraction TechniquesData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsDetección de valores atípicosETL and ELT ConceptsEscalado de característicasEstadística con PythonExperimental Data PreparationExploratory Data AnalysisFunciones de NumPyFundamentos de NumPyFunnel AnalyticsHypothesis TestingImputación de valores faltantesIncremental Loading StrategiesIndexación y selección de datos en pandasIngeniería de característicasInteger ProgrammingLimpieza de datosLinear Programming in PythonLogging and MonitoringManipulación de datos en pandasMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMultivariate AnalysisOptimization ModelingOrchestration PatternsPipeline ModularizationPortfolio SimulationProgramación en PythonPython Data ManipulationRandom Sampling in PythonResource Allocation ModelingRevenue SegmentationRisk EstimationSelección de característicasSensitivity AnalysisStatistical InterpretationTransformación de datosTécnicas avanzadas de NumPyTécnicas de visualización de datosUnit Economics CalculationVisualización con SeabornVisualización de datosVisualización en PythonVisualización en Python con MatplotlibWeb scraping con Pythont-test and z-test Application

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Nivel

Tipo de Lección

Tecnologías

Data Wrangling with pandas

4 horas

33 capítulos

Intermedio

17 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 horas

27 capítulos

Intermedio

32 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Ultimate Visualization with Python

3 horas

26 capítulos

Intermedio

15 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Web Scraping with Python

3 horas

23 capítulos

Intermedio

3 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Python Programming, Web Scraping with Python

Statistics with Python

6 horas

38 capítulos

Avanzado

4 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Statistics with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 hora

12 capítulos

Principiante

4 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Business Analytics and Decision Making with Python

2 horas

18 capítulos

Intermedio

2 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Cohort Analysis, Funnel Analytics, Unit Economics Calculation, Revenue Segmentation, Customer Segmentation, Metric Framework Design, Python Data Manipulation, Business Data Visualization

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

3 horas

31 capítulos

Principiante

1 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Data Pipelines with Python

2 horas

15 capítulos

Intermedio

Habilidades Adquiridas: ETL and ELT Concepts, Batch Data Pipeline Design, Data Extraction Techniques, Data Transformation with pandas, Database Loading with sqlite3, Incremental Loading Strategies, Pipeline Modularization, Logging and Monitoring, Orchestration Patterns

Exploratory Data Analysis with Python

2 horas

18 capítulos

Principiante

Habilidades Adquiridas: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

Optimization Methods for Data Analytics

1 hora

12 capítulos

Principiante

Habilidades Adquiridas: Optimization Modeling, Linear Programming in Python, Integer Programming, Resource Allocation Modeling, Assignment & Transportation Problems, Sensitivity Analysis, Analytics-Driven Decision Making

Simulation and Monte Carlo Modeling with Python

2 horas

14 capítulos

Intermedio

1 ESTUDIANDO AHORA

Habilidades Adquiridas: Random Sampling in Python, Monte Carlo Simulation, Risk Estimation, Sensitivity Analysis, Portfolio Simulation

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pista

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Análisis y Visualización de Datos con Python

Intermedio

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Python for Data Analysis Courses: Información clave y preguntas

What is Python for Data Analysis?

Python for Data Analysis focuses on using Python to collect, manipulate, and interpret data. It includes working with libraries like Pandas for dataframes, NumPy for numerical operations, and tools for data visualization, making it essential for aspiring data analysts and scientists.

Do I need to know Python before taking these courses?

Basic Python knowledge is helpful but not always required. Many courses start with quick refreshers or beginner-friendly intros before moving into data-focused topics like cleaning, filtering, and analyzing datasets.

What skills will I gain from Python for Data Analysis courses?

You’ll learn how to work with CSV and Excel files, manipulate large datasets, handle missing data, calculate statistics, create visualizations, and extract meaningful insights. You'll also build the ability to ask the right questions and support decisions with data.

What libraries and tools are used in these courses?

Courses typically focus on Pandas, NumPy, Matplotlib, and Seaborn. Some may also include Jupyter Notebooks, Plotly, or integrations with tools like Excel, SQL, or Google Sheets.

Are the courses hands-on?

Yes — most lessons include live code editors, exercises with real-world datasets, and small projects like analyzing sales, customer behavior, or public data. This practical approach ensures you learn by doing, not just reading theory.

What careers can Python for Data Analysis help with?

This skillset is crucial for roles such as data analyst, business analyst, product analyst, marketing analyst, and junior data scientist. It also supports skills needed in operations, finance, and any job involving reports or decision-making based on data.

Will I receive a certificate?

Yes. After completing the course, you’ll get a certificate that verifies your ability to perform data analysis using Python — a strong asset for resumes, portfolios, or job applications.

Can I use AI tools alongside Python for Data Analysis?

Absolutely. Many courses now include guidance on how to use AI (like ChatGPT or Copilot) to assist with writing Pandas queries, cleaning data, or generating visualizations — making your workflow faster and more efficient.

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Cursos principales en la Python for Data Analysis categoría

1.	Manipulación de Datos con Pandas	4 horas	33 capítulos
2.	Fundamentos de NumPy	3 horas	27 capítulos
3.	Visualización Definitiva con Python	3 horas	26 capítulos
4.	Web Scraping con Python	3 horas	23 capítulos
5.	Estadística con Python	6 horas	38 capítulos