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 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

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

Tarea

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

¿Todo estuvo claro?

Sección 1. Capítulo 3

Desafío 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

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

Tarea

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

¿Todo estuvo claro?

Sección 1. Capítulo 3

Desafío 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

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

Tarea

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

¿Todo estuvo claro?

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

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

Dividir la cadena.
Invertir cada palabra.
Unir la lista de palabras.

Sección 1. Capítulo 3

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