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Desafío 2: Manipulación de Cadenas | Python
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
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadísticas
7. Scikit-learn

bookDesafío 2: Manipulación de Cadenas

La manipulación de cadenas en Python es una habilidad fundamental que todo programador debe dominar. Su significado incluye:

  • Precisión y Eficiencia: Las técnicas de manipulación de cadenas permiten la extracción de datos precisos y la transformación. Con métodos incorporados como split(), replace(), y find(), puedes extraer, reemplazar, o localizar subcadenas en una cadena fácilmente.
  • Versatilidad:** Las cadenas son omnipresentes en Python, desde el manejo de ficheros hasta la representación de datos. Manejarlas correctamente es crucial para diversas aplicaciones.
  • Limpieza de datos: En Data Science, los datos en bruto a menudo contienen caracteres no deseados o irregularidades. La manipulación de cadenas es esencial para preparar y limpiar estos datos para su análisis.

Por lo tanto, dominar la manipulación de cadenas es primordial para un manejo eficiente de los datos y tareas de programación.

Tarea
test

Swipe to show code editor

Dada una cadena, escribe una función Python para invertir cada palabra de la cadena.

  1. Dividir la cadena.
  2. Invertir cada palabra.
  3. Unir la lista de palabras.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 3
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La manipulación de cadenas en Python es una habilidad fundamental que todo programador debe dominar. Su significado incluye:

  • Precisión y Eficiencia: Las técnicas de manipulación de cadenas permiten la extracción de datos precisos y la transformación. Con métodos incorporados como split(), replace(), y find(), puedes extraer, reemplazar, o localizar subcadenas en una cadena fácilmente.
  • Versatilidad:** Las cadenas son omnipresentes en Python, desde el manejo de ficheros hasta la representación de datos. Manejarlas correctamente es crucial para diversas aplicaciones.
  • Limpieza de datos: En Data Science, los datos en bruto a menudo contienen caracteres no deseados o irregularidades. La manipulación de cadenas es esencial para preparar y limpiar estos datos para su análisis.

Por lo tanto, dominar la manipulación de cadenas es primordial para un manejo eficiente de los datos y tareas de programación.

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La manipulación de cadenas en Python es una habilidad fundamental que todo programador debe dominar. Su significado incluye:

  • Precisión y Eficiencia: Las técnicas de manipulación de cadenas permiten la extracción de datos precisos y la transformación. Con métodos incorporados como split(), replace(), y find(), puedes extraer, reemplazar, o localizar subcadenas en una cadena fácilmente.
  • Versatilidad:** Las cadenas son omnipresentes en Python, desde el manejo de ficheros hasta la representación de datos. Manejarlas correctamente es crucial para diversas aplicaciones.
  • Limpieza de datos: En Data Science, los datos en bruto a menudo contienen caracteres no deseados o irregularidades. La manipulación de cadenas es esencial para preparar y limpiar estos datos para su análisis.

Por lo tanto, dominar la manipulación de cadenas es primordial para un manejo eficiente de los datos y tareas de programación.

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  • Precisión y Eficiencia: Las técnicas de manipulación de cadenas permiten la extracción de datos precisos y la transformación. Con métodos incorporados como split(), replace(), y find(), puedes extraer, reemplazar, o localizar subcadenas en una cadena fácilmente.
  • Versatilidad:** Las cadenas son omnipresentes en Python, desde el manejo de ficheros hasta la representación de datos. Manejarlas correctamente es crucial para diversas aplicaciones.
  • Limpieza de datos: En Data Science, los datos en bruto a menudo contienen caracteres no deseados o irregularidades. La manipulación de cadenas es esencial para preparar y limpiar estos datos para su análisis.

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