Python Fundamentals for Analysis
Practical Python for people who analyse data: the core building blocks, working with tabular data in a dataframe, vectorised thinking, missing values, grouping, quick charts, calm debugging and reproducible working habits.
Los cuatro niveles
Cada nivel se basa en el anterior.
- 1Sensibilización
- 2Conocimiento
- 3Habilidad
- 4Dominio
Habilidad y Dominio se demuestran en el trabajo, no con un curso: un evaluador de su organización le da su aprobación en corp.icompetent.com.
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Qué aprenderá
- Explain when an analysis outgrows a spreadsheet and what Python adds in repeatability, volume and auditability
- Use variables, types, lists, dictionaries, indexing, loops, conditionals and functions to build a working script
- Apply the load, inspect, clean, transform, summarise and export sequence to a CSV file using a dataframe
- Replace row-by-row loops with vectorised column operations and handle missing values deliberately
- Group and aggregate data, report counts alongside averages, and plot a quick chart to sanity-check results
- Read a traceback bottom-up to debug calmly, and work reproducibly with version control, relative paths and pinned environments
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