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Comprender bibliotecas como Pandas o NumPy es esencial para desarrollar habilidades sólidas en Python. Ambas bibliotecas son ampliamente utilizadas en ciencia de datos y análisis numérico.
Pandas es una biblioteca de manipulación y análisis de datos que proporciona estructuras de datos flexibles y eficientes para trabajar con datos tabulares. Permite cargar, limpiar, transformar y analizar datos de una manera fácil y eficiente.
Por otro lado, NumPy es una biblioteca fundamental para el cálculo numérico en Python. Proporciona una matriz multidimensional, objetos de matriz y funciones matemáticas para realizar operaciones numéricas rápidas y eficientes. NumPy es ampliamente utilizado en álgebra lineal, estadísticas, procesamiento de imágenes y otras áreas de la ciencia de datos.
Comprender y dominar estas bibliotecas te permitirá realizar análisis de datos complejos y manipular matrices y tablas de manera eficiente en Python.