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Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
IntroducciónDesafío 1: Comprensión de ListasDesafío 2: Manipulación de CadenasDesafío 3: Manipulación de DiccionariosDesafío 4: Bucles AnidadosDesafío 5: ClasesPreguntas Teóricas
2. NumPy
Desafío 1: Creación de ArregloDesafío 2: Manipulación de ArreglosDesafío 3: Perspectivas EstadísticasDesafío 4: Manejo de Valores AusentesReto 5: Ordenamiento de SubarreglosPreguntas Teóricas
3. Pandas
Desafío 1: Creación de DataFrameDesafío 2: Agrupación de DatosDesafío 3: Indexación y MultiIndexaciónDesafío 4: Modificando DataFrameDesafío 5: Iterando Sobre DatosPreguntas Teóricas
4. Matplotlib
Desafío 1: Fundamentos de TrazadoDesafío 2: Otros Tipos de GráficosDesafío 3: SubtramasDesafío 4: Personalización de GráficosDesafío 5: Añadir Texto a las GráficasPreguntas Teóricas
5. Seaborn
Reto 1: Visualización de DistribucionesDesafío 2: Explorando Datos CategóricosDesafío 3: Gráficos RelacionalesReto 4: Gráficos de RegresiónDesafío 5: Gráficos de MatricesPreguntas Teóricas
6. Estadísticas
Desafío 1: Probabilidades y DistribucionesDesafío 2: Teorema de BayesDesafío 3: Pruebas de HipótesisDesafío 4: Intervalos de ConfianzaDesafío 5: CorrelaciónPreguntas Teóricas
7. Scikit-learn
Desafío 1: Escalado de DatosReto 2: Creación de un Modelo BásicoDesafío 3: TuberíasDesafío 4: Validación cruzadaDesafío 5: Ajuste de HiperparámetrosPreguntas Teóricas

Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

¿Todo estuvo claro?

Sección 2. Capítulo 4
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Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

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Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes

Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.

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Gestionar las lagunas en sus conjuntos de datos es una tarea que ningún científico de datos puede pasar por alto. En este ámbito, NumPy ofrece un amplio conjunto de herramientas. Ya se trate de detectar, eliminar o rellenar valores perdidos, NumPy cuenta con funcionalidades adaptadas para gestionar estas tareas con facilidad.

El empleo de las capacidades de NumPy en el manejo de valores perdidos no sólo refina sus conjuntos de datos, sino que también allana el camino para un análisis más robusto y fiable, una piedra angular en las empresas de ciencia de datos.

Tarea

A veces, los conjuntos de datos pueden tener valores perdidos o no numéricos. Manéjalos eficientemente con numpy.

  1. Comprueba la presencia de valores NaN. Establece True si existe NaN, False si no.
  2. Reemplazar los valores NaN por 0.
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