Blog: Curso Básico de Data Science
.
-
00: Preparando todo!
-
01: Series
-
02: Series a partir de Diccionarios
-
03: DataFrame con Diccionarios
-
04: Recopilar datos de una tabla en excel y el formato .csv
-
05: Resguardar datos con formato de excel y formato .csv
-
06: Extracción de datos de una fuente externa (Formato Excel) Resguardo en Excel
-
07: Extracción de datos de una fuente externa (Formato Excel) Resguardo en .CSV
-
08: Operaciones matemáticas básicas y condicionales
-
09: Extracción de datos de una página web (HTML)
-
10: Extracción de datos de archivos en formato json
-
11: Te presento Deepnote: herramienta para trabajar con Jupyter Notebooks
-
12: NumPy
-
13: NumPy - Arreglos Unidimensionales
-
14: NumPy - Arreglos Unidimensionales Continuación
-
15: NumPy - Arreglos Bidimensionales
-
16: NumPy - Arreglos Bidimensionales continuación
-
17: Uso de los Jupyter Notebook - Creando un entorno virtual
-
18: Uso de los Jupyter Notebook - Creando un entorno virtual (continuación)
-
19: Recolección de datos en: Kaggle
-
20: Limpiar, Organizar y Transformar los Datos
-
21: NaN - Not a Number
-
22: NaN - Not a Number (continuación)
-
23: pad - backfill
-
24: astype() y Tratamiento de los datos tipo string
-
25. JupyterLab - Git - Gitlab
-
26. dtype, ndim, shape, reshape, concatenate, array_split, zeros, ones, full, empty, ones_like, zeros_like, full_like, empty_like.
-
27. randint, arange, sort, Filtrado, where
-
28. randint, Choice, shuffle, permutation, default_rng, linspace,rand
-
29. numpy Matrices