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

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.

Tarea

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.

¿Todo estuvo claro?

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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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.

Tarea

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.

¿Todo estuvo claro?

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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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.

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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.

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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.

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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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.

Sección 3. Capítulo 5

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