Temario y recursos del Curso de Ingeniería de Datos con Python
Temario del Curso de Ingeniería de Datos con Python
Introducción
5 Clases abiertas- Qué aprenderás sobre la ingeniería de datos
- Archivos del curso y Slides
- ¿Qué es la Ciencia e Ingeniería de Datos?
- Roles
- Configuración del ambiente
Acelera tu carrera profesional con más de 38 Clases del Curso de Ingeniería de Datos con Python
Comienza ahora- Jupyter Notebooks
- Profundizando en tipos de datos
- Tipos de datos
- Fuentes de datos
- ETL
Web scraping
- Introducción a las tecnologías web
- Realizar solicitudes HTTP con Python
- ¿Cómo trabajar con un documento HTML?
- Analizando un sitio web para encontrar las directivas a utilizar al hacer un web scrapping
- Solicitudes a la web: Requests
- Implementando nuestro web scrapper: Configuración
- Implementando nuestro web scrapper: Obteniendo enlaces del front page
- Implementando nuestro web scrapper: Obteniendo artículos
- Obtención de datos del Artículo
- Persistiendo la información "scrapeada"
Pandas
- Introducción a Pandas
- Estructura de datos: Series
- Estructura de datos: DataFrames
- Índices y selección
- Data wrangling con Pandas
- Creación de la receta: preparando la automatización
- ¿Cómo trabajar con datos faltantes?
- Operaciones con Series y DataFrames
- Limpiando detalles adicionales
- Limpiando detalles en nuestro proyecto
- Enriquecimiento de los datos
- Valores duplicados en Jupyter
- Valores duplicados en Python
- Visualización de datos
Intro a Sistemas de Datos
Para este curso vas a necesitar
5 Horas de contenido
10 Horas de práctica
Proyecto del curso
Crea un Web Scrapper profesional siguiendo el flujo de trabajo de un Ingeniero de DatosLa base de todo el análisis de datos, son los datos, necesitas obtener datos de calidad y en este curso aprenderás a crear un proceso completo de extracción de datos, transformación, es decir limpiarlos, borrar duplicados, etc. y por último cargarlos en una base de datos y almacenarlos listos para trabajar con ellos.
Para este curso vas a necesitar
5 Horas de contenido
10 Horas de práctica
Proyecto del curso
Crea un Web Scrapper profesional siguiendo el flujo de trabajo de un Ingeniero de DatosLa base de todo el análisis de datos, son los datos, necesitas obtener datos de calidad y en este curso aprenderás a crear un proceso completo de extracción de datos, transformación, es decir limpiarlos, borrar duplicados, etc. y por último cargarlos en una base de datos y almacenarlos listos para trabajar con ellos.
Introducción
5 Clases abiertas- Qué aprenderás sobre la ingeniería de datos
- Archivos del curso y Slides
- ¿Qué es la Ciencia e Ingeniería de Datos?
- Roles
- Configuración del ambiente
Acelera tu carrera profesional con más de 38 Clases del Curso de Ingeniería de Datos con Python
Comienza ahora- Jupyter Notebooks
- Profundizando en tipos de datos
- Tipos de datos
- Fuentes de datos
- ETL
Web scraping
- Introducción a las tecnologías web
- Realizar solicitudes HTTP con Python
- ¿Cómo trabajar con un documento HTML?
- Analizando un sitio web para encontrar las directivas a utilizar al hacer un web scrapping
- Solicitudes a la web: Requests
- Implementando nuestro web scrapper: Configuración
- Implementando nuestro web scrapper: Obteniendo enlaces del front page
- Implementando nuestro web scrapper: Obteniendo artículos
- Obtención de datos del Artículo
- Persistiendo la información "scrapeada"
Pandas
- Introducción a Pandas
- Estructura de datos: Series
- Estructura de datos: DataFrames
- Índices y selección
- Data wrangling con Pandas
- Creación de la receta: preparando la automatización
- ¿Cómo trabajar con datos faltantes?
- Operaciones con Series y DataFrames
- Limpiando detalles adicionales
- Limpiando detalles en nuestro proyecto
- Enriquecimiento de los datos
- Valores duplicados en Jupyter
- Valores duplicados en Python
- Visualización de datos
