Bienvenido al Módulo 9
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Objetivo del módulo
En este módulo vas a trabajar Pandas y análisis de datos con una orientación práctica. La meta es que no solo memorices conceptos, sino que puedas aplicarlos en ejercicios, proyectos y situaciones reales de programación.
El módulo está organizado con menú lateral, clases por tema, ejemplos y una sección práctica para que avances de manera progresiva.
DataFrame
Tabla de datos con filas y columnas manipulable desde Python.
Limpieza
Proceso de corregir datos nulos, duplicados o inconsistentes.
EDA
Análisis exploratorio para comprender patrones y problemas del dataset.
Agrupamiento
Permite resumir datos por categoría, fecha o segmento.
| Situación | Herramienta | Ejemplo | Aplicación |
|---|---|---|---|
| Leer CSV | read_csv | pd.read_csv('datos.csv') | Carga |
| Ver estructura | info | df.info() | Diagnóstico |
| Quitar duplicados | drop_duplicates | df.drop_duplicates() | Limpieza |
| Agrupar | groupby | df.groupby('categoria') | Resumen |
Práctica guiada del módulo
Este bloque simula un entorno de programación con código y consola, para que el alumno visualice cómo se traduce el tema a una ejecución concreta.
# Módulo 9: Pandas y análisis de datos
tema = "Data"
objetivo = "Convertí datos desordenados en información útil"
print("Estudiando:", tema)
print("Objetivo:", objetivo)
print("Aplicación práctica lista para desarrollar")Estudiando: Data Objetivo: Convertí datos desordenados en información útil Aplicación práctica lista para desarrollar
Mini proyecto sugerido
Construí un ejercicio integrador relacionado con Pandas y análisis de datos. El objetivo es aplicar los conceptos principales, documentar el código y explicar con tus palabras qué problema resuelve.
Entregable recomendado: archivo Python, capturas de funcionamiento, breve explicación y mejoras posibles.