Data Science con Python y Pandas
Texto Leccion
Manejo de valores nulos y datos faltantes
Manejo de valores nulos y datos faltantes Esta leccion pertenece al curso Data Science con Python y Pandas y esta pensada para que avances con criterio profesional, no solo con teoria. Primero entiende el concepto, despues aplicalo en una situacion concreta y finalmente deja evidencia de lo que aprendiste. Objetivo practico Al terminar, deberias poder explicar el tema con tus palabras, reconocer cuando usarlo y construir una version simple que sirva como base para un proyecto real. Pasos recomen
Tiempo de estudio
30 Min
Manejo de valores nulos y datos faltantes
Esta leccion pertenece al curso Data Science con Python y Pandas y esta pensada para que avances con criterio profesional, no solo con teoria. Primero entiende el concepto, despues aplicalo en una situacion concreta y finalmente deja evidencia de lo que aprendiste.
Objetivo practico
Al terminar, deberias poder explicar el tema con tus palabras, reconocer cuando usarlo y construir una version simple que sirva como base para un proyecto real.
Pasos recomendados
- Lee el concepto y escribi una definicion breve.
- Identifica un caso de uso laboral donde aparezca este problema.
- Construye un ejemplo pequeno y documenta las decisiones.
- Compara tu resultado con el checklist de la leccion.
Practica de portfolio
Convierte esta leccion en evidencia real: arma una entrega pequena que puedas mostrar en una entrevista, en LinkedIn o en tu portfolio. Trabaja con un caso propio o con una empresa ficticia, pero deja claro el problema, la decision y el resultado.
- Entregable: una captura, documento, repositorio o tablero con el resultado final.
- Checklist: objetivo, pasos seguidos, criterio de calidad y mejora pendiente.
- Mini-rubrica: si otra persona lo revisa, debe entender que hiciste, por que y como repetirlo.
Texto Lessons
#1
Introducción a Pandas y estructuras de datos
#2
Manejo de valores nulos y datos faltantes
#3
Estadística descriptiva con Pandas
#4
Planteamiento del proyecto y carga de datos
#5
Creación y manipulación de DataFrames
#6
Conversión de tipos de datos y normalización
#7
Agrupaciones y funciones de agregación
#8
Limpieza y preparación del dataset
#9
Selección y filtrado de datos avanzado
#10
Eliminación de duplicados y outliers
#11
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
#12
Análisis de patrones y tendencias de ventas
#13
Evaluación: Fundamentos de Pandas
#14
Evaluación: Limpieza y Transformación
#15
Evaluación: Análisis y Visualización
#16
Proyecto Final: Dashboard y Conclusiones
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