Nivel Básico
33 clases
5 horas de contenido
8 horas de práctica
Maneja y analiza datos con Python, NumPy y Pandas. Limpia, transforma, visualiza información y crea portafolios aplicando técnicas de ciencia de datos y gráficos en Matplotlib.
Clases del curso
Pandas
Matplotlib
Proyecto de Análisis de Datos de Retail
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Carli Code
Investigadora de IA y divulgadora de tecnología. Teacher In House en Platzi.
🧠Machine Learning and Data Science Lover.
🤳🏽Creadora de contenidos tech en TikTok e Instagram.
👩💻Promotora de educación en programación e IA.
👩🏫Teacher In House en Platzi.
conocimientos previos
- Programación en Python.
- Estadística básica
- Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.
software y recursos necesarios
- Google Colab
- VSCode
Opiniones del curso
4.7 · 173 opiniones
Luis Manuel Brito Romero
@LuismaBR·
Al principio tuve que repasar conceptos de matematicas pero tuve una buena experiencia ya que las matematicas siempre estaran en el dia a dia y mas si estas en el mundo de la tecnologia. Muy bueno.
Gevir Adrian Corrales Tez
@gevirtez7301·
Gracias, muy bueno el curso
Yuri Vladimir Llanos Aiza
@yvladimir.llanosa·
Excelente docente, la explicación bastante practica.
Samuel Gómez Álvarez
@sjgomeza·
Excelente curso, genial aprendizaje y formidable docente
David Ricardo Acevedo Madariaga
@dacevedom·
Excelente contenido, muy bien explicado
Oscar Alonso Holguin
@oaloholguin·
uffff super claro y bien explicado me motiva a aprender me encanto la manera en que de los datos puedo recrear modificar y visualizar de tantas maneras los datos para un analisis profundo gracias profe igualmente a practicar y asi tenga ya el certificado lo vere de nuevo cuando tenga tiempo graciass
Jose roberto Valdovinos Bello
@robertillo109·
Excelente curso, me encanto la explicación y los ejercicios practicos
JUAN PABLO ALVARADO VALLEJO
@juancodeaudio·
Una de las mejores profesoras de quien he tomado cursos en Platzi! Excelente curso!
Daniel Walter Garcia
@dgarcia476·
Excelente Curso. Con mucho contenido muy bien explicado por la docente. Se nota que posee mucho conocimiento en la materia.
Jaime Andrés Torres Duque
@mr.chocolate.todu·
Es muy básico pero muy fácil de entender.
Manuel Valdebenito
@manuel-valdebenito·
La profe explica todo muy claro
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Felicitaciones por este curso equipo de Platzi!!! genera apertura mental total!!!
Oreth Díaz Hernández
@oreth2dh·
Es un curso muy bueno para iniciar, creo que lo que más destaca son los ejercicios aplicados, se refuerza más el conocimiento y nos da una mejor idea de como utilizar las herramientas que ofrece cada una de las librerías.
Manuel Galindo
@gadum07·
Me encanto que toca todos los temas muy claro, casos practicos, metodologia de enseñan es buena y es practica, se nota por el moviento del teclado q domina el tema y te da mucha confianza. me encantaria que realizará mas cursos. Felicitaciones.
@juanvinasco·
excelente curso
Oscar Ivan Vargas Pineda
@opvargas23·
Muy práctico el curso, muy bueno y recomendado
Andrés Lizarazo Pedraza
@anlizarazope·
La explicación y los ejemplos. Los ejemplos de los aportes de compañeros son muy útiles.
Winston Licona
@winstonliconab·
Excelente curso, aunque se podría profundizar más en el uso de librerías de visualización como seaborn e incluir trabajo con datos espaciales.
@rene.fuquene·
curso interesante
Rene Fuquene
@ener.t2·
Excelente curso
Edwin Andres Legro Agudelo
@elegro·
Muchas gracias son principios claves en el Análisis de Datos.
@katiuski.chavez1297·
Bueno!!!
Daniel Felipe Andrade Moreno
@Nicodemo_Nosferatu·
Excelente Curso. Carli es una Excelente profesora. Se entiende todo a la perfección y explcia de manera que cualquiera lo puede entender
@eddy260186·
lo recomiendo
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
Gracias Platzi! la mejor educacion
Dayana Castillo
@dc198029·
La explicación es muy buena:3
José Reinaldo Duque Serna
@reinaldodu·
Excelente curso para iniciar en el mundo de pandas y numpy. Muy recomendado!
Iván Villarroel
@SugarGOD·
Excelente, me vino de maravilla para desoxidarme. Estoy listo para repasar con buena base todo lo de estadística, probabilidad, cálculo y álgebra lineal. Posteriormente machine learning, análisis exploratorio y puesta en producción.
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabal·
Excelente repaso
Carlos Andres Reyes Peña
@careyes073·
thanks
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