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 · 172 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.
David Ricardo Acevedo Madariaga
@dacevedom·
Excelente contenido, muy bien explicado
Laura Viviana Rojas Dulcey
@lauraviviana8897·
Buen curso. Sin embargo, sería bueno ir comentando cada línea del código indicando su función en él, para los principiantes.
Joan Manuel Baquero Basto
@jbaquerob·
Me encantó la manera de explicar el código y los ejercicios prácticos. Seguiré accediendo a este curso cuando necesite recordar algunos conceptos.
JEAN BERNAL
@jeanbernal201417685·
Excelente curso
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!!!
Juan Abel Callupe Cueva
@juan.callupe384·
Muy bueno
Dender Adrian Pernia Valero
@denderpernia·
Excelente Contenido
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.
Pamela Natalie Reintsch Ortiz
@pamelareintsch.pr·
Carly es excelente! El curso es ideal para personas que ya tienen conocimientos sobre Ciencia de Datos. Ojo! no confundirse! Este curso no ensena data science cómo tal. Sino mas bien, explora las herramientas que ofrece Python para tales fines.
José Caraballo
@jos0rex99·
fue dificil
@juanvinasco·
excelente curso
@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.
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·
Realmente no miré el curso... sólo rendí el exámen para mantener la ruta al día
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Excelente curso, muy bien explicado.
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
Gracias Platzi! la mejor educacion
Dayana Castillo
@dc198029·
La explicación es muy buena:3
Ivan Roman
@ivan-roman-berlin·
100% recomendado
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.
Laura Juliana Piraneque Esquivel
@laurapiraneque14·
La explicación del curso es excelente, y el contenido es muy acertado.
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabal·
Excelente repaso
Carlos Andres Reyes Peña
@careyes073·
thanks
Javier Agudelo
@Javierxd1·
Un curso fundamental para el trabajo con datos. Todas las librerias son fundamentales para trabajar en ciencias de datos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Engineer
98 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Ruta
Análisis y Manipulación de Datos con Python
25 horas
3 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Maneja y analiza cantidades grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender