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Curso Pandas Nivel Avanzado


20 lecciones • 5 horas


Curso práctico en donde aprenderás a usar herramientas para la re-estructuración de tablas de datos y para el procesamiento de series de tiempo usando la librería Pandas.


Al final de este curso habrás aprendido

  • A usar técnicas para la re-estructuración de DataFrames, muy útiles cuando queremos cambiar la forma (alto, ancho) de nuestros datos para facilitar su procesamiento
  • A usar técnicas básicas para el procesamiento y visualización de Series de Tiempo, un tipo de dato comúnmente encontrado en Ciencia de Datos y Machine Learning
  • A resolver un problema de Análisis de Series de Tiempo usando las herramientas aprendidas en el curso

Requisitos

Se sugiere haber tomado los cursos Pandas Nivel Básico y Pandas Nivel Intermedio disponibles acá en la Academia Online.


Contenido

MÓDULO 1: RE-ESTRUCTURANDO DATAFRAMES

1 – DataFrames anchos y largos

2 – Tablas Dinámicas a partir de DataFrames («pivot tables»)

3 – Apilar y desapilar un DataFrame («stacking», «unstacking»)

4 – Fundir un DataFrame («melting»)

5 – Explotar un DataFrame («exploding»)

MÓDULO 2: PROCESAMIENTO BÁSICO DE SERIES DE TIEMPO

6 – Fechas y horas en Pandas

7 – Series de tiempo en Pandas: índices

8 – Series de tiempo en Pandas: otras formas de representar el índice

9 – «Slicing» de series de tiempo

10 – Filtrado de series temporales

11 – Frecuencias y «offsets»

12 – Re-muestreo de series temporales

13 – Desplazamiento en el tiempo de series temporales

14 – Ventanas móviles sobre series temporales

15 – Herramientas para la visualización de Series de Tiempo

MÓDULO 3: PROYECTO FINAL – ANÁLISIS BÁSICO DE SERIES DE TIEMPO CON PANDAS

16 – Análisis de Series de Tiempo (Calentamiento Global) – Parte 1: planteamiento del problema

17 – Análisis de Series de Tiempo (Calentamiento Global) – Parte 2: recolección de los datos

18 – Análisis de Series de Tiempo (Calentamiento Global) – Parte 3: preparación de los datos

19 – Análisis de Series de Tiempo (Calentamiento Global) – Parte 4: análisis de las Series de Tiempo

20 – Análisis de Series de Tiempo (Calentamiento Global) – Parte 5: conclusiones del análisis


Miguel Sotaquirá (instructor)

Instructor: Miguel Sotaquirá

Ingeniero Electrónico con una Maestría en esta área así como un Doctorado en Bioingeniería. Con más de 15 años de experiencia como docente e investigador de varias universidades de Colombia y desde el año 2017 un apasionado por la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y el Machine Learning. Actualmente me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas a través de Codificando Bits.

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