Pandas y Datos
Publica un notebook real: pandas tal como lo usa de verdad un analista de datos.
🌿 Normal
Fundamentos de Series y DataFrame
Estructuras de datos centrales de pandas: crear Series a partir de listas y diccionarios, construir DataFrames, leer archivos CSV e inspeccionar tus datos.
Selección, Filtrado e Indexación
Extrae los datos que necesitas: selecciona columnas, filtra filas con condiciones booleanas y usa loc/iloc para acceso preciso.
Limpieza de Datos
Arregla el desorden del mundo real: maneja valores faltantes, convierte dtypes, aplica operaciones de cadenas y usa loc/iloc para ediciones dirigidas.
GroupBy, Agregación y Fusión
Dividir-aplicar-combinar con groupby, calcula agregaciones y combina DataFrames con merge, join y concat.
EDA Guiado del Titanic
Únelo todo: carga el conjunto de datos del Titanic, explora su estructura, límpialo y responde preguntas analíticas reales.
⚡ Difícil
Marco EDA y Perfilado
Aprende a formular preguntas analíticas, evaluar la calidad de los conjuntos de datos y construir un flujo de trabajo de perfilado sistemático antes de tocar cualquier visualización.
Análisis y Visualización Univariados
Domina distribuciones, resúmenes y codificación visual para variables individuales con matplotlib y seaborn.
Análisis Bivariado y Multivariado
Explora las relaciones entre variables con dispersogramas, gráficos de pares y matrices de correlación.
Visualizaciones Avanzadas y Narración de Datos
Ve más allá de los gráficos por defecto hacia figuras de calidad de publicación y narración de datos que impulsa la acción.
Informe EDA de Rendimiento de Estudiantes
Aplica el pipeline completo de EDA al conjunto de datos de rendimiento de estudiantes en exámenes y produce un informe final pulido.