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Curso de Pandas para Data Science (Análisis de Data de Mundiales de Futbol con Python) 

Frank Andrade
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1 окт 2024

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Комментарии : 39   
@mitchelnunez753
@mitchelnunez753 Год назад
No sabes cuanto estaba esperando este video, muchas gracias. Podrías hacer uno de como se relaciona NUMPY con PANDAS? que aún no tengo muy claro como sacarle el jugo a estas dos librerías.
@dfaquino
@dfaquino Год назад
De hecho Pandas está basado en Numpy
@thepycoachES
@thepycoachES Год назад
Es cierto Pandas esta basado en Numpy. Podria hacer un video basico de Numpy pero seria muy aburrido. Lo que podria hacer es un video intermedio/avanzado de Numpy donde enseño las buenas practicas al momento de trabajar con data. Lo que sucedes es que Numpy nos permite vectorizar las operaciones haciendo todo más eficiente y rápido.
@mitchelnunez753
@mitchelnunez753 Год назад
Sií, por favor!
@leandro_potrino
@leandro_potrino 9 месяцев назад
Genial este video!! Muy buen trabajo!!
@luiangel8242
@luiangel8242 3 месяца назад
Las fechas me tan comiendo vivo
@legadoleemon
@legadoleemon Год назад
Impecable, gran trabajo amigo, gracias por compartir.
@dfaquino
@dfaquino Год назад
Hola Frank, un video súper bien explicado desde cero, pero sabes, me gustaría que hicieras una predicción del mundial no con resultados históricos, sino con los resultados recientes de las clasificaciones al mundial de las distintas confederaciones y dandole una ponderación a los ranking FIFA también. Considero que de esta manera se puede hacer un pronóstico más acertado...
@thepycoachES
@thepycoachES Год назад
Hola. La data seria muy poca y solo basado en esa data lo más probable es que lo gane Dinamarca o Alemania que ganaron 9 partidos y solo perdieron 1 haciendo +27 goles de diferencia.
@ock2403
@ock2403 8 месяцев назад
dia 1 00:08:50 dia2 00:13:47 dia3 00:22:48 dia4 00:26:28 dia5 00:33:13
@JuniorOnLive
@JuniorOnLive Год назад
Si hay más datos con w/o debería ser: df_historical_data[ df_historical_data['score'].str.contains('w/o') ] verdad?
@elricho72
@elricho72 Год назад
Falló la prediccion, asi que AGUANTE ARGENTINA !!! 🤣 LTA python
@mauriciorodriguez1278
@mauriciorodriguez1278 Год назад
Excelente video como siempre, eres un crack!!!
@2299alexander
@2299alexander Год назад
Hola amigo, una pregunta, que plataforma en español recomiendas para hacer una carrera de data science e inteligencia artificial ? soy ingeniero mecatrónico pero quiero especializarme en el área , he visto plataformas latinoamericanas como coderhouse y platzi, si pudieras orientarme, muy agradecido . Excelentes tus videos, saludos desde chile.
@oscar86077
@oscar86077 8 месяцев назад
coursera
@veritas2162
@veritas2162 Год назад
Solo hay un problema estas usando jupyter notebook antes del video 2.
@mikejack9813
@mikejack9813 3 месяца назад
Muchas gracias por compartir conocimientos
@alejandroiosefosorio4261
@alejandroiosefosorio4261 Год назад
en que version de python es compatible pandas, con la 3.9 no funciona
@carlosroka1939
@carlosroka1939 6 месяцев назад
Gracias. Muy buena explicación.
@ingluissantana
@ingluissantana Год назад
Genial!! Gracias!!!
@manfredazofeifa5077
@manfredazofeifa5077 7 месяцев назад
Muchas gracias por el aporte
@nehemiaslindao3661
@nehemiaslindao3661 Год назад
saben como añadir datos a un dataframe
@oscar86077
@oscar86077 8 месяцев назад
Excelente trabajo.
@cesarandrade9285
@cesarandrade9285 Год назад
Muchas gracias por este contenido ayudando a mucha gente aprender
@milovanmarrder668
@milovanmarrder668 Год назад
Excelente ejemplo!
@jorgefalappa842
@jorgefalappa842 Год назад
Cupon para el curso?
@thepycoachES
@thepycoachES Год назад
Esperate al black friday 😉
@diegodalinger6376
@diegodalinger6376 Год назад
Impecable.. muy buen video
@laltuve
@laltuve Год назад
No funciona la expresion regular " df_data_historica[df_data_historica['score'].str.contains('[^\d-]')] "
@lalogarcia4568
@lalogarcia4568 Год назад
Creo que es por el guión, no funciona con el del teclado, selecciona el que sale en la columna score del dataframe y haz copy-paste en la expresión
@laltuve
@laltuve Год назад
@@lalogarcia4568 Me funciono!... Gracias
@ronaldastudillo9694
@ronaldastudillo9694 Год назад
@@lalogarcia4568 gracias xD
@Mastodonte71
@Mastodonte71 Год назад
@@lalogarcia4568 fino, también estaba teniendo el mismo problema
@JORDAN7514
@JORDAN7514 Год назад
Donde encuentro el video donde se extrae la data faltante?
@thepycoachES
@thepycoachES Год назад
Lo acabo de subir hace unos minutos. Es el video "Data Science con Selenium"
@veritas2162
@veritas2162 Год назад
Lo he intentado todo pero no lee el csv ni en jupyter ni en colab :(
@nadie-pr7nl
@nadie-pr7nl 10 месяцев назад
Ubicaste el link correctamente?
@nadie-pr7nl
@nadie-pr7nl 10 месяцев назад
Porque cuando se descargan los archivos del video el cvs no esta alineado con la libreta
@nadie-pr7nl
@nadie-pr7nl 10 месяцев назад
Se pondría: df_data_historica = pd.read_csv('./data/fifa_worldcup_matches.cvs')
Далее
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