Icon New game New game

Test de Completamiento de palabras de Introducción al ecosistema de Python para analítica de datos

Fill in the Blanks

(2)
Demuestra tus conocimientos del ecosistema de Python para analítica de datos completando las palabras correspondientes.

Get the paper version to play

122 times made

Created by

Bolivia

Top 10 results

  1. 1
    00:48
    time
    100
    score
  2. 2
    Andres Benito Calle Yucra
    Andres Benito Calle Yucra
    00:56
    time
    100
    score
  3. 3
    Sergio Quispe
    Sergio Quispe
    00:56
    time
    100
    score
  4. 4
    Jose Andres Paredes Gonzales
    Jose Andres Paredes Gonzales
    00:58
    time
    100
    score
  5. 5
    Yoselin Conde
    Yoselin Conde
    01:03
    time
    100
    score
  6. 6
    Cristhian Angola
    Cristhian Angola
    01:04
    time
    100
    score
  7. 7
    Luis Daniel Miranda Machaca
    Luis Daniel Miranda Machaca
    01:13
    time
    100
    score
  8. 8
    01:14
    time
    100
    score
  9. 9
    Amira Cruz
    Amira Cruz
    01:22
    time
    100
    score
  10. 10
    Alberto Andrei Soria Gomez
    Alberto Andrei Soria Gomez
    01:23
    time
    100
    score
Do you want to stay in the Top 10 of this game? to identify yourself.
Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Top Games

  1. time
    score
  1. time
    score
time
score
time
score
 
game-icon

Fill in the Blanks

Test de Completamiento de palabras de Introducción al ecosistema de Python para analítica de datosOnline version

Demuestra tus conocimientos del ecosistema de Python para analítica de datos completando las palabras correspondientes.

by Dulfredo Villca Lázaro
1

Python programación

es un lenguaje de de alto nivel y fácil de aprender .

2

vasta soporte

La comunidad de Python es y activa , ofreciendo y recursos para resolver problemas .

3

arrays NumPy

es una librería utilizada para cálculos numéricos y multidimensionales .

4

Series DataFrames Pandas

proporciona estructuras de datos como y para manipulación y análisis .

5

Matplotlib Seaborn visualización

y son librerías populares para la de datos en Python .

6

exploratorio dispersión correlación

El análisis de datos puede incluir la creación de un histograma , diagrama de , o matriz de .

7

learning Scikit learn machine

En Python , la librería - permite aplicar algoritmos de como regresión y clasificación .

8

SQL Big nube Data

La integración con tecnologías como , , y la es fundamental para análisis avanzados de datos .

9

Streamlit Dash aplicaciones interactivas

y son herramientas para desarrollar de visualización de datos .

10

problema datos

Es importante definir claramente el y recopilar los antes de comenzar cualquier análisis de datos .

educaplay suscripción