Pandas: Estructuras de Datos Principales y Tipos de Variables
Pandas es una librería esencial para el análisis y la manipulación de datos en Python, ampliamente utilizada tanto en la industria como en el ámbito académico. Este módulo te introducirá en el mundo de Pandas, donde aprenderás a trabajar con sus dos estructuras de datos fundamentales: Series y DataFrames. Estas estructuras te permiten almacenar, explorar y transformar datos de manera eficiente, facilitando el proceso de análisis.
Durante este curso, descubrirás cómo cargar datos desde diversas fuentes, como archivos CSV o diccionarios, y cómo realizar operaciones básicas y avanzadas para limpiar, transformar y visualizar la información. Además, se explicarán los distintos tipos de variables que suelen encontrarse en conjuntos de datos reales, como los datasets clásicos (Titanic, Iris, Wine, Indian Diabetes, entre otros). Aprenderás a distinguir entre variables categóricas (nominales y ordinales), numéricas (discretas y continuas), binarias, temporales, textuales y geoespaciales, lo que te permitirá seleccionar las técnicas de análisis y visualización más adecuadas para cada caso.
Objetivos:
- Comprender y utilizar las estructuras de datos Series y DataFrames para almacenar y manejar información.
- Aprender a cargar, explorar y transformar datos provenientes de diversas fuentes.
- Identificar y explicar los tipos de variables presentes en un dataset, lo que facilita la elección de métodos de análisis y visualización.
- Desarrollar habilidades para realizar análisis de datos robustos y extraer insights valiosos.
Este módulo es el punto de partida para dominar Pandas y sentar las bases para análisis de datos avanzados, modelado predictivo y visualización, herramientas fundamentales en el mundo actual basado en datos. ¡Comencemos!