Practica Pandas
Lecciones, ejercicios y proyectos sobre Pandas
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¡Domina el algoritmo boosting en Python! Aprende a implementar XGBoost para clasificación y regresión con una guía paso a paso. ¡Descubre más ahora!
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En este proyecto, aprenderás a estructurar un proyecto profesional en Python centrandote en analizar datos de biodiversidad y clima mediante consultas SQL y herramientas de Python como SQLAlchemy y Pandas.
Aprende cómo las librerías de terceros en Python pueden enriquecer tus proyectos. Descubre cómo incorporar funciones avanzadas y acelerar tu desarrollo
2hrs promedio
Usa tus habilidades con NumPy, Pandas y Matplotlib para practicar un poco sobre pruebas de hipótesis con ANOVA y otros métodos.
Desbloquea el poder de los datos con nuestra guía "Introducción a Pandas". Aprende a manipular y analizar datos utilizando la biblioteca esencial de Python. ¡Empieza a dominar Pandas hoy mismo!
2hrs promedio
Pon a prueba tus habilidades con numpy, pandas y matplotlib mientras exploras conceptos clave de probabilidad a través del análisis de datos y la visualización de distribuciones.
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Usa tus habilidades con numpy, pandas y matplotlib para practicar un poco sobre estadística descriptiva.
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Construye un modelo de clasificación supervisada para predecir si una persona superará cierto umbral de ingresos anuales a partir de datos demográficos, y desarrolla un sistema de recomendación interpretativo que sugiera caminos alternativos para mejorar su situación.
3hrs promedio
Este proyecto implica la limpieza y análisis de un conjunto de datos inmobiliarios utilizando Pandas, enfocándose en habilidades prácticas de ciencia de datos. Después de completar este proyecto, los estudiantes serán capaces de manejar, procesar y visualizar datos del mundo real de manera eficiente.
¡Aprende a cargar y leer varios tipos de archivos en Python, incluyendo CSV, Excel, JSON y TXT! Domina el manejo de archivos hoy mismo.
3hrs promedio
Domina Pandas, la biblioteca más popular de Python para machine learning, con nuestro tutorial de python pandas. Aprende a crear DataFrames, limpiar datasets y más, con ejercicios desarrollados en 80 horas.
Aprende a usar Python en Ciencia de Datos. Descubre conceptos clave, tipos de datos y librerías esenciales. ¡Domina Data Science hoy mismo!
2hrs promedio
Practica tus habilidades en cálculo y álgebra usando Python con NumPy, Pandas y Matplotlib. Resuelve ejercicios de la vida real como calcular velocidad, aceleración y optimización de costos. Construye funciones, gráficos y tablas mientras aprendes conceptos clave en cálculo y álgebra lineal, como derivadas y operaciones con matrices.
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Crea una base de datos SQL utilizando el motor PostgreSQL y una estructura de proyecto profesional en Python que incluya PIP y variables de entorno.
Aprende qué son los sistemas de recomendación, sus principales tipos y los algoritmos que los hacen funcionar. Una guía clara y pedagógica para estudiantes que comienzan en Machine Learning y Data Science.
A la hora de construir un proyecto de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático hay cosas a tener en cuenta, especialmente si estás buscando trabajo. Aquí encontrarás consejos para hacer que un proyecto destaque entre la multitud, y una lista de sitios donde puedes encontrar conjuntos de datos útiles para poner en marcha tu proyecto.
¡Aprende a conectar bases de datos SQL con Python! Descubre técnicas esenciales para SQLite, MySQL y PostgreSQL para mejorar tus habilidades de análisis de datos.
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Prepara un conjunto de datos real para entrenar un modelo de aprendizaje automático más adelante.
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¡Descubre cómo la inteligencia artificial puede clasificar la calidad del vino tinto usando propiedades químicas! Este proyecto de aprendizaje automático, ideal para principiantes, utiliza el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para predecir si un vino es de baja, media o alta calidad. Perfecto para entusiastas de la ciencia de datos, este proyecto combina datos del mundo real, Python y scikit-learn para construir y optimizar un modelo predictivo.
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Usa tus habilidades en NumPy, Pandas y Matplotlib para practicar distribuciones de probabilidad. Completa los ejercicios en Python, sigue las instrucciones para comenzar y envía tu repositorio una vez que hayas terminado. Para ayuda adicional, consulta las soluciones proporcionadas después de intentar los problemas.