A1 IIIB - Introducción a Data Science

Introducción a Data Science.

Importe la librería Pandas utilice el alias pd.

^{Se debe escribir el código para incorporar la funcionalidad requerida.}

Introducción a Data Science.

Importe la librería NumPy utilice el alias np.

^{Se debe escribir el código para incorporar la funcionalidad requerida.}

Introducción a Data Science.

Importe la librería Matplotlib utilice el alias plt.

^{Se debe escribir el código para incorporar la funcionalidad requerida.}

Introducción a Data Science.

Es una librería diseñada para la manipulación y el análisis de datos. Permite trabajar con estructuras de datos flexibles y potentes como DataFrame y Series.

_{Se debe leer el enunciado y escribir el nombre de la librería o módulo.}

Introducción a Data Science.

Es una librería muy utilizada para representar datos de manera gráfica y visual, el alias que regularmente se utiliza es plt.

_{Se debe leer el enunciado y escribir el nombre de la librería o módulo.}

Introducción a Data Science.

Es una librería esencial para la computación numérica en Python. Proporciona el objeto array multidimensional y un conjunto de funciones matemáticas de alto rendimiento.

_{Se debe leer el enunciado y escribir el nombre de la librería o módulo.}

Introducción a Data Science.

Conocemos así a la estructura de datos bidimensional (filas y columnas) que nos proporciona Pandas.

_{Se debe leer el enunciado y escribir el nombre del elemento.}

Introducción a Data Science.

Seleccione verdaderas de Pandas.

_{Se deben leer y seleccionar las opciones que sean verdaderas.}

• Creación y administración de Data Frames

• • Lectura y escritura de archivos (CSV, Excel, SQL, etc.)

• • Limpieza y preparación de datos

• • Análisis exploratorio de datos

• Personalización de gráficos para reportes y presentaciones

Introducción a Data Science.

Seleccione verdaderas de Matplotlib.

_{Se deben leer y seleccionar las opciones que sean verdaderas.}

• Creación y administración de Data Frames

• • Operaciones matemáticas y estadísticas

• • Gráficos de líneas, barras, dispersión, histogramas

• • Visualización de tendencias y patrones en los datos

• Personalización de gráficos para reportes y presentaciones

Introducción a Data Science.

Seleccione verdaderas de NumPy.

_{Se deben leer y seleccionar las opciones que sean verdaderas.}

• Creación y administración de Data Frames

• • Operaciones matemáticas y estadísticas

• • Preparación de datos para algoritmos de Machine Learning

• • Visualización de tendencias y patrones en los datos

• • Procesamiento y manipulación de grandes volúmenes de datos numéricos