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01¿Qué es pandas? — Series y DataFrame 02numpy — La potencia de las operaciones con matrices.03matplotlib — Figure y Axes 04Limpieza de datos: permite utilizar datos sin procesar.05Manejo de archivos CSV y Excel 06Procesamiento de DataFrames: filtrado, ordenación y agrupación.07groupby: patrón de dividir-aplicar-combinar 08apply, map, applymap: las tres herramientas para la transformación de datos 09Fusión de DataFrames: `merge` y `concat`10Transmisión — Reglas de operaciones con arreglos multidimensionales 11Vistas de arreglos y copia superficial: cuidado con la propagación de cambios.12Seaborn: visualización declarativa 13Mapa de calor y diagrama de dispersión: visualización de correlaciones.14Cómo seleccionar el tipo de gráfico adecuado según los datos.15Vectorización: la razón por la que debes abandonar los bucles for 16Fundamentos del web scraping — BeautifulSoup 17KDE y histograma: visualización de distribuciones.

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Desarrollo full-stack55

Lógica de ciencias de la computación23

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