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Tutorial Details & Info

Tutorial Title: Las mejores librerías de PYTHON para el ANÁLISIS DE DATOS
Instructor / Channel: Lanus Stats | Analisis de datos para fútbol
Lesson Runtime: 13:01 Minutes
Publish Date: January 09, 2024
Total Students / Views: 1,140 views

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Course Description & Lesson Notes

Official Video Description:

Link a todo mi contenido: https://linktr.ee/lanusstats Repositorio de GitHub: https://github.com/federicorabanos/futbol-data-visualizacion/tree/main/archivos/streams-videos En el video de hoy te muestro cuales son las librerias que tenes que conocer sí o sí en caso de que quieras familiarizarte con el analisis de datos en Python! Desde las librerias basicas para visualizar y manipular datos, hasta las librerias para poder armar modelos de regresión y aplicarlo a la ciencia de datos. Librerias: Matplotlib: https://matplotlib.org/ Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/ Numpy: https://numpy.org/doc/stable/reference/index.html#reference MPLSoccer: https://mplsoccer.readthedocs.io/en/latest/index.html Requests: https://pypi.org/project/requests/

🌐 Web & Search Guide Notes (DuckDuckGo, Yahoo & Bing):

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🎓 Lesson Overview & Learning Outcomes:

Welcome to the step-by-step video guide for Las mejores librerías de PYTHON para el ANÁLISIS DE DATOS taught by Lanus Stats | Analisis de datos para fútbol. This tutorial provides a comprehensive walkthrough designed to take you from foundational principles to practical implementation.

💡 Key Topics Covered in This Course:

  • Core Fundamentals & Setup: Understanding the workspace, essential tools, and initial setup for Las mejores librerías de PYTHON para el ANÁLISIS DE DATOS.
  • Step-by-Step Practical Demonstration: Hands-on implementation guided by Lanus Stats | Analisis de datos para fútbol with real-world examples.
  • Best Practices & Key Shortcuts: Time-saving workflows, keyboard shortcuts, and industry-standard recommendations.
  • Troubleshooting & Common Pitfalls: How to avoid common beginner errors and optimize your workflow for peak efficiency.

📋 Recommended Prerequisites & Study Notes:

No prior advanced experience is required. Follow along with the video player above on any desktop computer, tablet, or mobile device. Pause and rewind at key steps to practice along with the instructor.

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