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 1: Creación de DataFrame

Pandas, una potente librería de manipulación de datos en Python, proporciona múltiples métodos eficientes e intuitivos para crear DataFrames. Las ventajas de usar estos métodos incluyen:

Versatilidad: Pandas ofrece una variedad de formas de crear DataFrames a partir de diferentes tipos de fuentes de datos. Esto asegura la flexibilidad basada en la disponibilidad y formato de los datos.
Facilidad de uso:** La sintaxis para crear DataFrames es clara y consistente, simplificando las tareas de manipulación de datos.
Integración:** Los DataFrames pueden convertirse fácilmente desde y hacia otras estructuras de datos, lo que fomenta la interoperabilidad con distintas bibliotecas.

En el ámbito de la ciencia de datos y la analítica, las herramientas de creación de DataFrame de Pandas garantizan tanto la conveniencia como la consistencia en su flujo de trabajo de procesamiento de datos.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 1

Desafío 1: Creación de DataFrame

Pandas, una potente librería de manipulación de datos en Python, proporciona múltiples métodos eficientes e intuitivos para crear DataFrames. Las ventajas de usar estos métodos incluyen:

Versatilidad: Pandas ofrece una variedad de formas de crear DataFrames a partir de diferentes tipos de fuentes de datos. Esto asegura la flexibilidad basada en la disponibilidad y formato de los datos.
Facilidad de uso:** La sintaxis para crear DataFrames es clara y consistente, simplificando las tareas de manipulación de datos.
Integración:** Los DataFrames pueden convertirse fácilmente desde y hacia otras estructuras de datos, lo que fomenta la interoperabilidad con distintas bibliotecas.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 1

Desafío 1: Creación de DataFrame

Pandas, una potente librería de manipulación de datos en Python, proporciona múltiples métodos eficientes e intuitivos para crear DataFrames. Las ventajas de usar estos métodos incluyen:

Versatilidad: Pandas ofrece una variedad de formas de crear DataFrames a partir de diferentes tipos de fuentes de datos. Esto asegura la flexibilidad basada en la disponibilidad y formato de los datos.
Facilidad de uso:** La sintaxis para crear DataFrames es clara y consistente, simplificando las tareas de manipulación de datos.
Integración:** Los DataFrames pueden convertirse fácilmente desde y hacia otras estructuras de datos, lo que fomenta la interoperabilidad con distintas bibliotecas.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

¿Todo estuvo claro?

Pandas, una potente librería de manipulación de datos en Python, proporciona múltiples métodos eficientes e intuitivos para crear DataFrames. Las ventajas de usar estos métodos incluyen:

Versatilidad: Pandas ofrece una variedad de formas de crear DataFrames a partir de diferentes tipos de fuentes de datos. Esto asegura la flexibilidad basada en la disponibilidad y formato de los datos.
Facilidad de uso:** La sintaxis para crear DataFrames es clara y consistente, simplificando las tareas de manipulación de datos.
Integración:** Los DataFrames pueden convertirse fácilmente desde y hacia otras estructuras de datos, lo que fomenta la interoperabilidad con distintas bibliotecas.

Tarea

Crear un Pandas DataFrame utilizando tres métodos diferentes:

Leer datos de un fichero CSV.
1. Crear un DataFrame a partir de un array NumPy. Los nombres de las columnas deben ser A, B y C.
1. Construir un DataFrame a partir de un diccionario Python.

Sección 3. Capítulo 1

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