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Impartido por Maven Analytics (2,000,000+ Learners)Pago único de $2,800 MXN · acceso por 12 meses

Python Data Science: Data Prep & EDA with Python

Learn Python + Pandas for data cleaning, profiling & EDA, and prep data for machine learning & data science with Python

Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso En línea · 55 h 11 unidades
Qué aprenderás

Lo que serás capaz de hacer

This is a hands-on, project-based course designed to help you master the core building blocks of Python for data science and machine learning . We'll start by introducing the fields of data science and machine learning, discussing the difference between supervised and unsupervised learning, and reviewing the Python data science workflow we'll be using throughout the course. From there we'll do a deep dive into the data prep & EDA steps of the workflow. You'll learn how to scope a data science project, use Python and Pandas to gather data from multiple sources and handle common data cleaning issues, and perform exploratory data analysis (EDA) using techniques like filtering, grouping, and visualizing data. Throughout the course, you'll play the role of a Jr. Data Scientist for Maven Music , a streaming service that’s been struggling with customer churn. Using the skills you learn throughout the course, you'll use Python to gather, clean, and explore the data to provide insights about their customers. Last but not least, you'll practice preparing data for data science and machine learning models by joining multiple tables, adjusting row granularity, and engineering useful fields and features. COURSE OUTLINE: Intro to Data Science & Machine Learning Introduce the field of data science, review essential skills, and introduce each phase of the data science workflow Scoping a Project Review the process of scoping a data science project, including brainstorming problems and solutions, choosing techniques, and setting clear goals Gathering Data Read flat files into a Pandas DataFrame in Python, and review common data sources & formats, including Excel spreadsheets and SQL databases Cleaning Data Identify and convert data types, find and fix common data quality issues like missing values, duplicates, and outliers, and create new columns for analysis Exploratory Data Analysis (EDA) Explore datasets to discover insights by sorting, filtering, and grouping data, then visualize it using common chart types like scatterplots & histograms MID-COURSE PROJECT Put your skills to the test by cleaning, exploring, and visualizing data from a brand-new data set containing Rotten Tomatoes movie ratings Preparing for Modeling Structure your data so that it’s ready for machine learning models by creating a numeric, non-null table and engineering new features FINAL COURSE PROJECT Apply all the skills learned throughout the course by gathering, cleaning, exploring, and preparing multiple data sets for Maven Music __________ Ready to dive in? Join today and get immediate, LIFETIME access to the following: 8.5 hours of high-quality video 16 homework assignments 7 quizzes 2 projects (1 mid-course, 1 final) Data Science in Python: Data Prep & EDA ebook (190+ pages) Downloadable project files & solutions Expert support and Q&A forum 30-day Udemy satisfaction guarantee If you're an aspiring data scientist or business intelligence professional looking for an introduction to the world of machine learning and data science with Python and Pandas, this is the course for you. Happy learning! -Alice Zhao (Python Expert & Data Science Instructor, Maven Analytics ) __________ Looking for our full business intelligence stack? Search for " Maven Analytics " to browse our full course library, including Excel, Power BI, MySQL , Tableau and Machine Learning courses! See why our courses are among the TOP-RATED on Udemy: "Some of the BEST courses I've ever taken. I've studied several programming languages, Excel, VBA and web dev, and Maven is among the very best I've seen!" Russ C. "This is my fourth course from Maven Analytics and my fourth 5-star review, so I'm running out of things to say. I wish Maven was in my life earlier!" Tatsiana M. "Maven Analytics should become the new standard for all courses taught on Udemy!" Jonah M.

  • Master the core building blocks of Python for data science BEFORE applying machine learning algorithms
  • Scope data science projects by clearly defining the goals, techniques, and data sources needed for your analysis
  • Import and export flat files, Excel workbooks, and SQL database tables using Pandas
  • Clean data by converting data types, handling common data issues, and creating new columns for analysis
  • Perform exploratory data analysis (EDA) by sorting, filtering, grouping, and visualizing data to discover patterns and insights
  • Prepare data for machine learning models by joining tables, aggregating rows, and applying feature engineering techniques

Temario

UNIDAD 1 - Getting Started · 7 lecciones

UNIDAD 1 - Getting Started

  • Course IntroductionVideo · 2 min
  • About This SeriesVideo · 1 min
  • Course Structure & OutlineVideo · 2 min
  • READ ME: Important Notes for New StudentsLectura · 0 min
  • DOWNLOAD: Course ResourcesLectura · 0 min
  • Introducing the Course ProjectVideo · 1 min
  • Setting ExpectationsVideo · 1 min
UNIDAD 2 - Intro to Data Science · 15 lecciones

UNIDAD 2 - Intro to Data Science

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • What is Data Science?Video · 1 min
  • Data Science Skill SetVideo · 3 min
  • What is Machine Learning?Video · 2 min
  • Common Machine Learning AlgorithmsVideo · 2 min
  • Data Science WorkflowVideo · 1 min
  • Step 1: Scoping a ProjectVideo · 1 min
  • Step 2: Gathering DataVideo · 1 min
  • Step 3: Cleaning DataVideo · 1 min
  • Step 4: Exploring DataVideo · 1 min
  • Step 5: Modeling DataVideo · 1 min
  • Step 6: Sharing InsightsVideo · 1 min
  • Data Prep & EDAVideo · 1 min
  • Key TakeawaysVideo · 1 min
  • Intro to Data ScienceCuestionario · 0 min
UNIDAD 3 - Scoping a Project · 14 lecciones

UNIDAD 3 - Scoping a Project

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • Project Scoping StepsVideo · 1 min
  • Think Like an End UserVideo · 1 min
  • Brainstorm ProblemsVideo · 1 min
  • Brainstorm SolutionsVideo · 2 min
  • Supervised vs Unsupervised LearningVideo · 3 min
  • Identify Data RequirementsVideo · 1 min
  • Data StructuresVideo · 4 min
  • Model FeaturesVideo · 2 min
  • Data SourcesVideo · 2 min
  • Data ScopeVideo · 2 min
  • Summarize the ScopeVideo · 2 min
  • Key TakeawaysVideo · 1 min
  • Scoping a ProjectCuestionario · 0 min
UNIDAD 4 - Installing Jupyter Notebook · 10 lecciones

UNIDAD 4 - Installing Jupyter Notebook

  • Section IntroductionVideo · 2 min
  • Why Python?Video · 2 min
  • Installing AnacondaVideo · 1 min
  • Launching Jupyter NotebookVideo · 3 min
  • The Notebook InterfaceVideo · 6 min
  • Edit vs Command ModeVideo · 2 min
  • The Code CellVideo · 5 min
  • The Markdown CellVideo · 3 min
  • Helpful Resources & Key TakeawaysVideo · 3 min
  • Installing Jupyter NotebookCuestionario · 0 min
UNIDAD 5 - Gathering Data · 14 lecciones

UNIDAD 5 - Gathering Data

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • Data Gathering ProcessVideo · 1 min
  • Data SourcesVideo · 2 min
  • Structured vs Unstructured DataVideo · 2 min
  • The Pandas DataFrameVideo · 2 min
  • Reading Flat FilesVideo · 3 min
  • DEMO: Reading Flat FilesVideo · 8 min
  • Reading Excel FilesVideo · 3 min
  • Connecting to a SQL DatabaseVideo · 5 min
  • Quickly Exploring a DataFrameVideo · 3 min
  • ASSIGNMENT: Gathering DataVideo · 2 min
  • SOLUTION: Gathering DataVideo · 3 min
  • Key TakeawaysVideo · 1 min
  • Gathering DataCuestionario · 0 min
UNIDAD 6 - Cleaning Data · 51 lecciones

UNIDAD 6 - Cleaning Data

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • Data Cleaning OverviewVideo · 1 min
  • Data TypesVideo · 5 min
  • Converting to DateTimeVideo · 2 min
  • Converting to NumericVideo · 2 min
  • DEMO: Converting Data TypesVideo · 6 min
  • ASSIGNMENT: Converting Data TypesVideo · 1 min
  • SOLUTION: Converting Data TypesVideo · 3 min
  • Data Issues OverviewVideo · 1 min
  • Finding Missing DataVideo · 3 min
  • DEMO: Finding Missing DataVideo · 5 min
  • Handling Missing DataVideo · 2 min
  • Removing Missing DataVideo · 6 min
  • Imputing Missing DataVideo · 3 min
  • Resolving Missing DataVideo · 3 min
  • ASSIGNMENT: Missing DataVideo · 1 min
  • SOLUTION: Missing DataVideo · 3 min
  • Finding Inconsistent Text & TyposVideo · 6 min
  • Handling Inconsistent Text & TyposVideo · 1 min
  • Updating Values Based on a Logical ConditionVideo · 6 min
  • Mapping ValuesVideo · 5 min
  • Cleaning TextVideo · 4 min
  • ASSIGNMENT: Inconsistent Text & TyposVideo · 1 min
  • SOLUTION: Inconsistent Text & TyposVideo · 4 min
  • Finding Duplicate DataVideo · 3 min
  • Handling Duplicate DataVideo · 3 min
  • ASSIGNMENT: Duplicate DataVideo · 0 min
  • SOLUTION: Duplicate DataVideo · 2 min
  • Finding OutliersVideo · 3 min
  • HistogramsVideo · 6 min
  • Box PlotsVideo · 5 min
  • Standard DeviationVideo · 5 min
  • Handling OutliersVideo · 7 min
  • DEMO: Review Cleaned DataVideo · 2 min
  • ASSIGNMENT: OutliersVideo · 1 min
  • SOLUTION: OutliersVideo · 6 min
  • Creating New ColumnsVideo · 2 min
  • Creating Numeric ColumnsVideo · 3 min
  • DEMO: Creating Numeric ColumnsVideo · 6 min
  • ASSIGNMENT: Creating Numeric ColumnsVideo · 1 min
  • SOLUTION: Creating Numeric ColumnsVideo · 3 min
  • Creating DateTime ColumnsVideo · 4 min
  • DEMO: Creating DateTime ColumnsVideo · 6 min
  • ASSIGNMENT: Creating DateTime ColumnsVideo · 1 min
  • SOLUTION: Creating DateTime ColumnsVideo · 1 min
  • Creating Text ColumnsVideo · 6 min
  • DEMO: Creating Text ColumnsVideo · 10 min
  • ASSIGNMENT: Creating Text ColumnsVideo · 1 min
  • SOLUTION: Creating Text ColumnsVideo · 3 min
  • Key TakeawaysVideo · 2 min
  • Cleaning DataCuestionario · 0 min
UNIDAD 7 - Exploratory Data Analysis · 31 lecciones

UNIDAD 7 - Exploratory Data Analysis

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • Exploratory Data Analysis OverviewVideo · 2 min
  • FilteringVideo · 1 min
  • DEMO: FilteringVideo · 6 min
  • SortingVideo · 1 min
  • DEMO: SortingVideo · 3 min
  • GroupingVideo · 5 min
  • DEMO: GroupingVideo · 9 min
  • ASSIGNMENT: Exploring DataVideo · 2 min
  • SOLUTION: Exploring DataVideo · 6 min
  • Data Visualization OverviewVideo · 1 min
  • Data Visualization with PandasVideo · 1 min
  • DEMO: Data Visualization with PandasVideo · 7 min
  • Pair PlotsVideo · 1 min
  • DEMO: Pair PlotsVideo · 6 min
  • DistributionsVideo · 2 min
  • DEMO: DistributionsVideo · 4 min
  • Common DistributionsVideo · 4 min
  • The Normal DistributionVideo · 3 min
  • ASSIGNMENT: DistributionsVideo · 1 min
  • SOLUTION: DistributionsVideo · 7 min
  • Scatter PlotsVideo · 1 min
  • DEMO: Scatter PlotsVideo · 2 min
  • CorrelationsVideo · 4 min
  • DEMO: CorrelationsVideo · 2 min
  • ASSIGNMENT: CorrelationsVideo · 1 min
  • SOLUTION: CorrelationsVideo · 5 min
  • Data Visualization in PracticeVideo · 2 min
  • EDA TipsVideo · 4 min
  • Key TakeawaysVideo · 1 min
  • Exploratory Data AnalysisCuestionario · 0 min
UNIDAD 8 - Mid-Course Project · 4 lecciones

UNIDAD 8 - Mid-Course Project

  • Mid-Course Project OverviewVideo · 1 min
  • SOLUTION: Exploring DataVideo · 6 min
  • SOLUTION: Creating New ColumnsVideo · 6 min
  • SOLUTION: Visualizing DataVideo · 3 min
UNIDAD 9 - Preparing for Modeling · 35 lecciones

UNIDAD 9 - Preparing for Modeling

  • Section IntroductionVideo · 1 min
  • Case Study: Preparing for ModelingVideo · 2 min
  • Data Prep for EDA vs ModelingVideo · 1 min
  • Model Preparation StepsVideo · 1 min
  • Creating a Single TableVideo · 2 min
  • AppendingVideo · 1 min
  • DEMO: AppendingVideo · 4 min
  • JoiningVideo · 3 min
  • DEMO: JoiningVideo · 4 min
  • Types of JoinsVideo · 3 min
  • DEMO: Types of JoinsVideo · 4 min
  • DEMO: Creating a Single TableVideo · 2 min
  • ASSIGNMENT: Creating a Single TableVideo · 1 min
  • SOLUTION: Creating a Single TableVideo · 3 min
  • Preparing Rows for ModelingVideo · 2 min
  • DEMO: Preparing Rows for ModelingVideo · 8 min
  • ASSIGNMENT: Preparing Rows for ModelingVideo · 1 min
  • SOLUTION: Preparing Rows for ModelingVideo · 7 min
  • Preparing Columns for ModelingVideo · 2 min
  • Dummy VariablesVideo · 3 min
  • DEMO: Dummy VariablesVideo · 4 min
  • Preparing DateTime ColumnsVideo · 5 min
  • DEMO: Preparing DateTime ColumnsVideo · 6 min
  • ASSIGNMENT: Prepare Columns for ModelingVideo · 1 min
  • SOLUTION: Prepare Columns for ModelingVideo · 5 min
  • Feature EngineeringVideo · 2 min
  • Feature TransformationsVideo · 2 min
  • Feature ScalingVideo · 4 min
  • Proxy VariablesVideo · 3 min
  • Feature Engineering TipsVideo · 3 min
  • ASSIGNMENT: Feature EngineeringVideo · 1 min
  • SOLUTION: Feature EngineeringVideo · 7 min
  • PREVIEW: Applying AlgorithmsVideo · 2 min
  • Key TakeawaysVideo · 2 min
  • Preparing for ModelingCuestionario · 0 min
UNIDAD 10 - Final Course Project · 5 lecciones

UNIDAD 10 - Final Course Project

  • Final Project OverviewVideo · 3 min
  • SOLUTION: Gathering DataVideo · 2 min
  • SOLUTION: Cleaning DataVideo · 8 min
  • SOLUTION: Exploratory Data AnalysisVideo · 7 min
  • SOLUTION: Preparing for ModelingVideo · 7 min
UNIDAD 11 - Wrapping Up · 1 lecciones

UNIDAD 11 - Wrapping Up

  • BONUS LESSONLectura · 0 min
Certificado oficial

Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma

Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.

Tu certificado con INEC

  • Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
  • Documento oficial con folio verificable en línea
  • Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez

Otras plataformas en línea

  • Constancia privada emitida por la misma plataforma
  • Solo acredita horas cursadas o asistencia
  • Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona

Tu itinerario, de la inscripción al certificado

  1. 1

    Inscripción con pago único

    Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.

  2. 2

    Estudias a tu ritmo

    11 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.

  3. 3

    Cuestionarios por unidad

    7 cuestionarios para comprobar lo aprendido.

  4. 4

    Certificado

    Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.

Lo que obtienes

Un certificado oficial de la SEP

Muestra del certificado: Python Data Science: Data Prep & EDA with Python

Muestra · verificable por folio y QR

  • Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
  • Contenido impartido por Maven Analytics (2,000,000+ Learners).
  • Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo Conexión estable a internet
Pago único

Empieza hoy, a tu ritmo

Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.

  • 11 unidades · 187 lecciones · 55 h
  • 12 meses de acceso
  • 7 cuestionarios de evaluación
  • Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Pago único
$2,800MXN
Acceso por 12 meses
Inscribirme Hablar con un asesor
Preguntas frecuentes

Sobre tu inscripción

¿Cómo es el pago?

Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.

¿Cuánto tiempo tengo acceso?

12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.

¿Quién imparte el contenido?

El curso es impartido por Maven Analytics (2,000,000+ Learners); INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.

¿Qué pasa cuando vence mi acceso?

Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.

Certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México · Python Data Science: Data Prep & EDA with Python

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