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Análisis avanzado de datos con Python / Numpy Scikit-learn Análisis de cohortes Preparación para el aprendizaje automático
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★ PYTHON AVANZADO PARA ANALISTAS LISTOS PARA SUBIR DE NIVEL ★
Cinco ejercicios avanzados de Python que abarcan análisis estadístico, preparación para el aprendizaje automático y retención de participantes: las habilidades que te permitirán pasar de analista junior a analista senior.
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📦 ¿QUÉ HAY DENTRO?
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• Python_Advanced_Tasks.ipynb — 5 cuadernos de ejercicios
• Python_Advanced_Solutions.ipynb — soluciones completas
• README.txt
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📋 EJERCICIOS
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1. NumPy y estadística: matrices, difusión, detección de valores atípicos
2. Pandas avanzado: apply, map, operaciones vectorizadas, MultiIndex
3. Preparación para el aprendizaje automático: scikit-learn, codificación, escalado, regresión lineal.
4. Análisis de retención de cohortes: matriz de retención, mapa de calor de Seaborn
5. Pipeline de extremo a extremo: informe de calidad de datos, segmentación, panel de control
⚙️ Requisitos: Python 3.8+, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn
⏱ Tiempo estimado: 2–3 horas
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