CURSO de ANÁLISIS DE DATOS desde CERO con PYTHON (Completo)

En este curso de análisis de datos con Python aprenderás las librerías más importantes para esta tarea. Desde las 3 librerías más conocidas NumPy, Pandas y Matplotlib, hasta aquellas que han comenzado a ganar popularidad en los últimos años (Polars, Plotly Dash y Streamlit). El curso esta diseñado para partir de cero siendo necesarios solo conocimientos básicos de programación con Python, espero que te sea de utilidad todo este contenido. Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas:    / @adrian_cancino   👨‍💻 CÓDIGO https://github.com/Adrian-Cancino/Cur... ⭐ CURSOS GRATUITOS DJANGO -    • CURSO de DJANGO desde CERO | (COMPLETO)   MACHINE LEARNING -    • CURSO de MACHINE LEARNING desde CERO | (CO...   👨‍💻 PROYECTOS ANÁLISIS DE DATOS -    • Python - Data Analysis   MACHINE LEARNING -    • PROYECTOS de MACHINE LEARNING   REDES SOCIALES: LinkedIn:   / adrian-cancino   PARTES DEL VIDEO INTRODUCCIÓN 00:00:00 - Introducción NUMPY 00:00:50 - NumPy 00:07:42 - Ndarray 00:133:49 - Data Types 00:15:58 - Index y Slicing 00:23:52 - Indexado con booleanos 00:29:15 - Transposición de arreglos PANDAS 00:40:11 - Pandas 00:41:12 - Series 00:56:27 - Dataframes PRIMER PROYECTO 01:18:27 - Primer Proyecto 01:19:13 - Conociendo el conjunto 01:20:44 - Carga de datos 01:21:35 - Exploración de los datos 01:25:16 - Operaciones sobre el conjunto PANDAS PARTE 2 01:51:20 - Pandas parte 2 01:51:45 - Manejar datos faltantes 02:04:20 - Transformación de los datos 02:05:37 - Joins 02:13:40 - Merge 02:17:46 - Concatenación 02:21:02 - Reshape con índices jerárquicos 02:23:56 - Pivot MATPLOTLIB / SEABORN 02:27:07 - Matplotlib y Seaborn 02:28:52 - Matplotlib 02:31:18 - Múltiples gráficos en una figura 02:36:05 - Subgráficos 02:37:37 - Leyendas, etiquetas y más 02:48:16 - Gráfico de Barras 02:51:31 - Seaborn SEGUNDO PROYECTO 03:04:06 - Segundo proyecto 03:05:16 - Carga del conjunto de datos 03:07:28 - Manejar fechas 03:09:38 - Creando nuevas columnas 03:11:54 - Gráficos con fechas 03:17:01 - Gráficos desde un group by 03:24:21 - Operaciones con fechas 03:32:54 - Datos trimestrales POLARS 03:36:53 - Polars 03:38:15 - Crear un Dataframe 03:41:02 - Select 03:44:31 - With_columns 03:45:57 - Selección de columnas e índices 03:49:40 - Group_by 03:53:00 - Combinar Dataframes 03:59:10 - Prueba entre Pandas y Polars PLOTLY DASH 04:04:07 - Plotly Dash 04:05:45 - Instalación de las librerías 04:06:42 - Creación carpetas y archivos 04:07:27 - Comenzando el proyecto 04:10:55 - Navbar 04:14:44 - Menú 04:20:03 - Cartas con promedio 04:23:01 - Callbacks 04:27:50 - Corrección de errores 04:31:26 - Gráficos STREAMLIT 04:47:18 - Streamlit 04:48:11 - Instalación de librería y preparación de los datos 04:51:06 - Inicio de la app con Streamlit 04:52:45 - Menú 04:54:12 - Sidebar 04:55:02 - Cartas con promedio 04:57:27 - Gráfico de barras 04:59:17 - Gráficos con otras librerías 05:04:14 - Diferencia entre Streamlit y Plotly Dash DESPEDIDA 05:05:18 - Despedida #python #curso #dataanalysis