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En este curso de ciencia de datos con Python aprenderás las librerías más importantes para esta tarea. Desde las 3 librerías más conocidas NumPy, Pandas, Matplotlib - Seaborn, pasando con machine learning en scikit-learn hasta el desarrollo de aplicaciones web para desplegar nuestros modelos con Streamlit. Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas: https://www.youtube.com/channel/UCByMzGC0YB9bscOHPFzxYGA/join 👨‍💻 CÓDIGO https://github.com/Adrian-Cancino/Curso-Data-Science ⭐ CURSOS GRATUITOS DJANGO - https://youtu.be/CFc_zCKjSNU MACHINE LEARNING - https://youtu.be/xyU2pzKTQE0 ANÁLISIS DE DATOS - https://youtu.be/EaHt4PvGY_A 👨‍💻 PROYECTOS ANÁLISIS DE DATOS - https://www.youtube.com/playlist?list=PL7L9BEVTY9bODO9czTp3VhahlO_nAkajh MACHINE LEARNING - https://www.youtube.com/playlist?list=PL7L9BEVTY9bOqmnYLJahzIjn96TDhUt30 REDES SOCIALES: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrian-cancino/ PARTES DEL VIDEO 00:00:00 - INTRODUCCIÓN 00:00:31 - NUMPY 00:01:10 - ARRAY 00:08:48 - OPERACIONES ARITMÉTICAS 00:11:36 - OPERADORES BOOLEANOS 00:13:13 - INDEXING Y SLICING 00:24:01 - PANDAS 00:24:45 - SERIES 00:27:48 - DATOS NULOS 00:31:09 - SERIES DE DICCIONARIOS 00:35:41 - LOC E ILOC 00:38:21 - OPERACIONES SOBRE LAS SERIES 00:44:34 - CONCATENACIÓN 00:45:38 - DATAFRAMES 00:48:47 - INFO() 00:50:03 - DESCRIBE() 00:51:13 - LOC E ILOC 00:58:10 - COLUMNAS 01:02:44 - ELIMINAR FILAS / COLUMNAS 01:04:34 - CALCULAR NUEVAS COLUMNAS 01:07:33 -CARGAR ARCHIVOS 01:08:35 - RENOMBRAR COLUMNAS 01:09:20 - FILTRO BOOLEANO 01:09:57 - VALORES ÚNICOS 01:11:55 - POLARS 01:11:58 - POLARS VS PANDAS 01:19:35 - MÉTODOS BÁSICOS 01:21:16 - INDEXADO BOOLEANO 01:23:46 - VALORES ÚNICOS 01:24:09 - TIEMPO CONSULTAS 01:29:52 - MANEJAR FECHAS 01:34:25 - GROUP_BY 01:36:40 - NUEVAS COLUMNAS CON CONDICIONALES 01:40:56 - GRÁFICOS 01:40:59 - MATPLOTLIB 01:42:04 - GRÁFICO DE PUNTOS 01:43:25 - AGREGAR TEXTO AL GRÁFICO 01:45:59 - MÚLTIPLES GRÁFICOS 01:47:19 - GRÁFICO DE BARRAS 01:54:47 - MULTIPLES GRÁFICOS EN UN CANVAS 01:59:25 - HISTOGRAMA 02:01:20 - BOXPLOT 02:07:17 - SEABORN 02:09:49 - HISTOGRAMAS 02:13:36 - GRÁFICOS POR CATEGORÍAS 02:16:32 - SCATTERPLOT 02:22:23 - REGRESIÓN 02:25:29 - CORRELACIÓN 02:29:59 - SEABORN VS MATPLOTLIB 02:38:04 - PAIRPLOT 02:40:39 - FACETGRID 02:44:01 - PROYECTO 1 / ANÁLISIS DE DATOS 02:45:06 - CARGAR CONJUNTO DE DATOS 02:48:13 - PREGUNTAS A RESPONDER 02:49:13 - ¿CUÁL ES EL VOLUMEN TOTAL DE 02:50:13 - VENTAS Y LA GANANCIA TOTAL? 02:55:04 - ¿QUÉ PRODUCTOS GENERAN MÁS INGRESOS Y CUÁLES MÁS PÉRDIDAS? 03:00:10 - ¿CUÁLES SON LOS MÁRGENES DE GANANCIA PROMEDIO POR CATEGORÍA Y SUBCATEGORÍA? 03:05:03 - ¿QUÉ IMPACTO TIENEN LOS DESCUENTOS EN LAS GANANCIAS? 03:11:08 - ¿QUÉ SEGMENTO DE CLIENTES GENERA MÁS INGRESOS Y CUÁL MÁS GANANCIAS? 03:12:54 - ¿QUIÉNES SON LOS CLIENTES MÁS VALIOSOS (MEYOR GASTO TOTAL)? 03:14:44 - ¿CUÁNTOS CLIENTES ÚNICOS HAY POR REGIÓN O SEGMENTO? 03:16:49 - TIEMPO PROMEDIO ENTRE PEDIDO Y ENVIO 03:19:30 - MÉTODO DE ENVÍO MÁS USADO Y MÁS RENTABLE 03:19:30 - TOTAL DE VENTAS POR MES 03:24:58 - MACHINE LEARNING 03:25:28 - MANEJO DE VARIABLES CATEGÓRICAS 03:26:42 - ONE-HOT ENCODING 03:35:20 - LABEL ENCODING 03:39:12 - ORDINAL ENCODING 03:42:49 - ESTANDARIZAR VARIABLES ALGORITMOS 03:48:16 - REGRESIÓN LINEAL 03:48:50 - CARGA DEL CONJUNTO DE DATOS 03:50:56 - CORRELACIÓN DE VARIABLES 03:53:18 - DIVIDIR CONJUNTO 03:55:12 - ENTRENAR ALGORITMO 03:57:05 - CALIFICAR MODELO 04:01:13 - REGRESIÓN LOGÍSTICA 04:01:58 - CARGAR CONJUNTO 04:03:12 - DIVIDIR CONJUNTO 04:04:44 - ENTRENAR ALGORITMO 04:06:18 - CALIFICAR MODELO 04:13:03 - KNN / CLASIFICACIÓN 04:13:33 - CARGAR CONJUNTO 04:14:46 - DIVIDIR CONJUNTO 04:15:17 - MANEJAR VARIABLES CATEGÓRICAS 04:17:50 - ESCALAR VARIABLES 04:20:09 - ENTRENAR ALGORITMO 04:22:26 - CALIFICAR MODELO 04:24:26 - KNN / REGRESIÓN 04:24:50 - CARGAR CONJUNTO 04:25:29 - DIVIDIR CONJUNTO 04:25:46 - ENTRENAR ALGORITMO 04:26:25 - CALIFICAR MODELO 04:28:05 - ÁRBOLES / CLASIFICACIÓN 04:28:23 - CARGAR CONJUNTO 04:29:03 - DIVIDIR CONJUNTO 04:29:35 - ENTRENAR ALGORITMO 04:31:05 - CALIFICAR MODELO 04:35:03 ÁRBOLES / REGRESIÓN 04:35:14 - CARGAR CONJUNTO 04:35:41 - DIVIDIR CONJUNTO 04:35:54 - ENTRENAR ALGORITMO 04:38:40 - BOSQUES / CLASIFICACIÓN 04:38:51 - CARGAR CONJUNTO 04:39:06 - TRANSFORMAR VARIABLES CATEGÓRICAS 04:40:19 - DIVIDIR CONJUNTO 04:40:34 - ENTRENAR ALGORITMO 04:41:39 - CALIFICAR MODELO 04:43:27 - STREAMLIT 04:44:02 - CREAR ENTORNO 04:44:29 - DESCARGAR CONJUNTO 04:45:25 - INSTALAR FRAMEWORK 04:45:40 - CREAR APP 04:48:01 - INSTALAR OTRAS LIBRERIAS 04:48:19 - CARGAR CONJUNTO 04:48:56 - MANEJAR VARIABLES CATEGÓRICAS 04:51:27 - CACHE 04:52:55 - DIVIDIR CONJUNTO 04:55:53 - SVM 05:03:17 - CREAR GRÁFICOS 05:12:40 - REGRESIÓN LOGÍSTICA 05:16:51 - BOSQUE PARA CLASIFICACIÓN 05:22:39 - DESPEDIDA #python #curso #datascience Key Highlights & Overview: Learning <strong>Ciencia De Datos Python Curso</strong> requires clear step-by-step guidance and practical hands-on visual demonstrations. 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