Curso Python - Agrupación y Agregación de Datos con Pandas

🚀 Curso Python - Agrupación y Agregación de Datos con Pandas 📊

¡Hola Jorge! Con su experiencia en programación, Jorge te guiará a través de un viaje emocionante y transformador en el mundo del análisis de datos desde cero. Presta atención al Curso Python - Agrupación y Agregación de Datos con Pandas, donde desbloquearás el poder de los datos y te convertirás en un experto en manipulación y análisis.

¿Qué Aprenderás? 🎓

• Fundamentos de Pandas: Dominarás los conceptos básicos y cómo configurar tu entorno de trabajo con Jupyter Notebook.
• Agrupación y Agregación: Te adentrarás en los métodos clave para organizar y resumir datos, lo que te permitirá extraer insights valiosos.
• Análisis Estadístico: Aprenderás a utilizar funciones estadísticas para mejorar la calidad de tus conclusiones.
• Pivot Tables Dinámicos: Descubrirás cómo crear y utilizar Pivot Tables para obtener una visión clara y comprensible de los datos complejos.
• Tablas de Contingencia: Analizarás tablas de contingencia para extraer relaciones e informaciones ocultas en los datos.
• Técnicas Avanzadas: Dominarás técnicas avanzadas como agregaciones múltiples, transformaciones dentro de grupos y la creación de visualizaciones impactantes.
• Proyecto Práctico: Al final del curso, aplicarás todo lo aprendido resolviendo un problema real.

Estructura del Curso 📈

1. Introducción al Curso y Librería Pandas

   • Configuración de tu entorno de desarrollo.
   • Primeros pasos con Pandas.

2. Fundamentos de Agrupación y Agregación

   • Comprender los grupos de datos.
   • Métodos básicos de agrupación (groupby()).
   • Funciones de agregación (agg(), describe()) y su uso.

3. Visualización de Datos

   • Creación de visualizaciones con Matplotlib e señales de axes.
   • Uso de Pandas para mejorar la visualización de datos.

4. Técnicas Avanzadas de Agrupación y Agregación

   • Métodos avanzados para agregaciones múltiples.
   • Transformaciones condicionales con transform().
   • Ejemplos prácticos para entender mejor cómo utilizar estas herramientas.

5. Pivot Tables y Análisis de Datos

   • Creación dinámica de Pivot Tables con Pandas.
   • Análisis de datos mediante la reestructuración de datos complejos.

6. Análisis de Tablas de Contingencia

   • Comprender y utilizar las tablas de contingencia para revelar correlaciones.

7. Proyecto Práctico Final

   • Aplicar tus conocimientos para resolver un problema real.
   • Proyecto que demuestra tu capacidad para aplicar lo aprendido.

Por qué este curso? 🎯

• Versatilidad: Ideal tanto para principiantes como para profesionales buscando actualizar sus habilidades.
• Relevancia: Aplica tus conocimientos en áreas como finanzas, marketing, ciencia de datos y más.
• Práctica Oriented: Combina teoría con ejercicios prácticos para una comprensión profunda y aplicada.
• Proyecto Real: Un trabajo final que te permitirá demostrar lo que has aprendido y consolidar tus habilidades.

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