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Este sábado 5 de octubre de 2024 se interrumpirá el acceso a los cursos entre las 15:00 y las 17:00 (horario UTC) mientras se completa la migración
A usar técnicas para la re-estructuración de DataFrames, muy útiles cuando queremos cambiar la forma (alto, ancho) de nuestros datos para poder procesarlos
A realizar el procesamiento y visualización de series de tiempo, un tipo de dato comúnmente encontrado en Ciencia de Datos y Machine Learning
A resolver un problema de Análisis de Series de Tiempo usando las herramientas aprendidas en el curso
DataFrames anchos y largos
Tablas dinámicas a partir de DataFrames (pivot tables)
Apilar y des-apilar un DataFrame (stacking, unstacking)
"Fundir" un DataFrame (melting)
"Explotar" un DataFrame (exploding)
Fechas y horas en Pandas
Series de tiempo en Pandas: índices
Series de tiempo en Pandas: otras formas de representar el índice
"Slicing" de series de tiempo
Filtrado de series temporales
Frecuencias y "offsets"
Re-muestreo de series temporales
Desplazamiento en el tiempo de series temporales
Ventanas móviles sobre series temporales
Herramientas para la visualización de series de tiempo
Parte 1: planteamiento del problema
Parte 2: recolección de los datos
Parte 3: preparación de los datos
Parte 4: análisis de las series de tiempo
Parte 5: conclusiones del análisis
Se sugiere haber tomado los cursos “Pandas Nivel Básico” y “Pandas Nivel Intermedio” disponibles acá en la Academia Online
Miguel Sotaquirá