Python es un lenguaje de programación popular en la ciencia de datos debido a su simplicidad, legibilidad y la disponibilidad de una variedad de potentes bibliotecas.
Algunas bibliotecas populares de ciencia de datos de Python incluyen NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn y TensorFlow. Además, Jupyter Notebook es una herramienta popular para que los científicos de datos escriban, documenten y compartan código y análisis.
La ciencia de datos de Python es importante por varias razones. Primero, Python es un lenguaje de programación popular y ampliamente utilizado, lo que significa que hay muchos recursos y una comunidad activa para ayudar a los usuarios a aprender y aplicar técnicas de ciencia de datos.
En segundo lugar, Python tiene una gran cantidad de bibliotecas y herramientas específicas de ciencia de datos, como NumPy, pandas y scikit-learn, que permiten a los usuarios realizar fácilmente tareas comunes de ciencia de datos, como limpieza de datos, análisis estadístico y creación de modelos.
Lo que aprenderás:
- Instalar Python y Jupiter Notebook para análizar datos
- Crear listas de variables numéricas, de texto y boleanas en python
- Realizar operaciones numéricas con el paquete numpy
- Transformar datos nivel básico con dataframes de pandas
- Diseñar gráficas básicas con Matplotlib
En este curso, aprendemos cómo comenzar a programar en Python desde cero. Esta introducción gratuita tiene como objetivo ayudarlo a comenzar a usar python como una herramienta para mejorar el análisis estadístico y los gráficos.
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