Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python

Introducción Desafío 1: Comprensión de Listas Desafío 2: Manipulación de Cadenas Desafío 3: Manipulación de Diccionarios Desafío 4: Bucles Anidados Desafío 5: Clases Preguntas Teóricas

2. NumPy

Desafío 1: Creación de Arreglo Desafío 2: Manipulación de Arreglos Desafío 3: Perspectivas Estadísticas Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos Preguntas Teóricas

3. Pandas

Desafío 1: Creación de DataFrame Desafío 2: Agrupación de Datos Desafío 3: Indexación y MultiIndexación Desafío 4: Modificando DataFrame Desafío 5: Iterando Sobre Datos Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Desafío 1: Fundamentos de Trazado Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos Desafío 3: Subtramas Desafío 4: Personalización de Gráficos Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Reto 1: Visualización de Distribuciones Desafío 2: Explorando Datos Categóricos Desafío 3: Gráficos Relacionales Reto 4: Gráficos de Regresión Desafío 5: Gráficos de Matrices Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones Desafío 2: Teorema de Bayes Desafío 3: Pruebas de Hipótesis Desafío 4: Intervalos de Confianza Desafío 5: Correlación Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Desafío 1: Escalado de Datos Reto 2: Creación de un Modelo Básico Desafío 3: Tuberías Desafío 4: Validación cruzada Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros Preguntas Teóricas

Desafío 5: Iterando Sobre Datos

Iterar sobre conjuntos de datos en Pandas es una operación crítica, especialmente cuando es necesario aplicar pasos personalizados de procesamiento de datos a cada fila o columna. Pandas ofrece:

Flexibilidad: Tanto si necesita procesar datos por filas, columnas o celdas, Pandas le ofrece múltiples métodos.
Eficiencia:** Aunque normalmente es más eficiente usar operaciones vectorizadas de Pandas, a veces la iteración es el enfoque más directo.

Entender cómo iterar eficazmente sobre conjuntos de datos en Pandas puede ayudar enormemente en la fase de limpieza y preprocesamiento de datos.

Tarea

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Descubra diferentes formas de iterar sobre conjuntos de datos en Pandas:

Iterar sobre filas de un DataFrame.
1. Iterar sobre nombres de columnas de un DataFrame.
Aplicar una función personalizada a cada celda de una columna de un DataFrame.
Utilice la función map para formatear todo el DataFrame.

Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 5

Desafío 5: Iterando Sobre Datos

Iterar sobre conjuntos de datos en Pandas es una operación crítica, especialmente cuando es necesario aplicar pasos personalizados de procesamiento de datos a cada fila o columna. Pandas ofrece:

Flexibilidad: Tanto si necesita procesar datos por filas, columnas o celdas, Pandas le ofrece múltiples métodos.
Eficiencia:** Aunque normalmente es más eficiente usar operaciones vectorizadas de Pandas, a veces la iteración es el enfoque más directo.

Entender cómo iterar eficazmente sobre conjuntos de datos en Pandas puede ayudar enormemente en la fase de limpieza y preprocesamiento de datos.

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Sección 3. Capítulo 5

Desafío 5: Iterando Sobre Datos

Iterar sobre conjuntos de datos en Pandas es una operación crítica, especialmente cuando es necesario aplicar pasos personalizados de procesamiento de datos a cada fila o columna. Pandas ofrece:

Flexibilidad: Tanto si necesita procesar datos por filas, columnas o celdas, Pandas le ofrece múltiples métodos.
Eficiencia:** Aunque normalmente es más eficiente usar operaciones vectorizadas de Pandas, a veces la iteración es el enfoque más directo.

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Iterar sobre conjuntos de datos en Pandas es una operación crítica, especialmente cuando es necesario aplicar pasos personalizados de procesamiento de datos a cada fila o columna. Pandas ofrece:

Flexibilidad: Tanto si necesita procesar datos por filas, columnas o celdas, Pandas le ofrece múltiples métodos.
Eficiencia:** Aunque normalmente es más eficiente usar operaciones vectorizadas de Pandas, a veces la iteración es el enfoque más directo.

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