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Pandas E/S: trabajando con diferentes formatos de archivo

Es parte de los cursos de Data Science en Data Science. Discusiones sobre este curso

Resumen del curso

  • Comprenda qué son los archivos CSV, XLSX, JSON, HTML y XML
  • Comprenda cómo trabajar con diferentes tipos de datos, tanto de entrada como de salida (input/output)
  • Leer datos de Google Sheets
  • Obtener tablas de páginas web
  • Crear una base de datos local
  • Escribir en una base de datos local
  • Realizar consultas SQL

Público Objetivo

Personas con conocimientos básicos en Python que deseen adquirir habilidades en la manipulación de datos en diversos formatos para aplicaciones de análisis y ciencia de datos.

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Última atualização

07/03/2024

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10h

p/ conclusión

51

Actividades

167

Minutos de video

60

Alumnos en este curso

9.4

Note del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

  • Alejandro Gamarra

    linkedin Linkedin github Github

    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

Contenido Detallado

  1. Leyendo archivos CSV

    • Importando archivos CSV
    • Parámetros de la función read_csv
    • Escribiendo archivos CSV

  2. Leyendo archivos Excel

    • Importando archivos Excel
    • Parámetros de la función read_excel
    • Escribiendo archivos Excel
    • Leyendo datos de Google Sheets

  3. Leyendo archivos JSON

    • Importando archivos JSON
    • Normalizando archivos JSON
    • Escribiendo archivos JSON

  4. Leyendo páginas en HTML e XML

    • Importando páginas web
    • Escribiendo archivos HTML
    • Leyendo/Escribiendo archivos XML

  5. Leyendo banco de datos

    • Creando un banco de datos local
    • Escribiendo en un banco de datos
    • Leyendo una consulta SQL
    • Actualizando un banco de datos

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