● Cómo importar conjuntos de datos, limpiar y preparar datos para el análisis, resumir datos y construir canalizaciones de datos

● Cómo utilizar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos

● Cómo cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos con pandas, una biblioteca de código abierto

● Cómo crear modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones con scikit-learn, otra biblioteca de código abierto

Incluye las siguientes partes:

Bibliotecas de análisis de datos: aprenderás a usar Pandas DataFrames, matrices multidimensionales Numpy y bibliotecas SciPy para trabajar con varios conjuntos de datos. Te presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos geniales. Luego, te presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y utilizaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones geniales.