19.Capitulo 2 : Diccionarios | Ciencia de datos desde cero con Python
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
En este video veremos el manejo de diccionarios en Python, las cuales son una de las estructuras de datos comprendidas por elementos como pares de llave:valor (key:value) y en este video tratamos los temas de: ✔ ¿Cómo definir un diccionario en Python? ✔ ¿Cómo acceder (get) a los elementos de un diccionario en Python? ✔ ¿Cómo cambiar (set) elementos de un diccionario en Python? ✔ ¿Qué pasa si no se encuentra una clave en un diccionario Python? ✔ ¿Cuáles son las funciones utilizadas en diccionarios de Python? ✔ ¿Cuáles son los métodos utilizados en diccionarios de Python? ✔ ¿Cómo eliminar un par clave:valor de un diccionario en Python? ✔ ¿Para que sirve la palabra reservada del en python? ✔ Eliminar referencia de una variable u objeto ✔ ¿Cómo hacer copia de un diccionario en Python? ✔ Copia por referencia ✔ Copia sin referencia ✔ Representando estructura de datos con diccionarios ✔ ¿Qué es y para qué sirve el operador in en los diccionarios de Python? ☕Donaciones desde $5.00 : https://ko-fi.com/elbolisoftw ---Link de las practicas en archivo .ipynb del curso 📂http://bit.ly/3VwQmVF ---Links de los recursos en GitHub 📜Data science from scratch (códigos de ejemplo): http://bit.ly/3GPw2L5 --Links para compra y preview del libro 📕 Data science from scratch (Libro): https://amzn.to/3gFH3E7 📖 Tabla de contenido y preview del libro:http://bit.ly/3gHGz0h #python #datascience #diccionario #dicctionaries #dicctionariesinpython #education #vscode #jupyternotebook #ipython #tutorial #tutorialparainiciantes ► Musica de fondo Music Info: The Inspired Business Technology by RomanSenykMusic. Music Link: https://www.youtube.com/watch?v=EVHIluYlBvA&t=0s
Sobre este curso
Vemos de manera practica punto por punto cada capitulo, realizando los ejercicios y explicando cada detalle usando como guía el libro Data Science From Scratch del autor Joel Grus
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial