Duración
30 horas
Introducción
Python es un lenguaje de programación orientada a objetos, que también puede utilizarse para el desarrollo web. El lenguaje Python está preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas muy valiosas para el mundo de la programación, como la rapidez de desarrollo e inconvenientes como una menor velocidad.
Formación en Python para analistas de datos o profesionales de empresa que deseen aprender a interpretar los datos empresariales y establecer estrategias dentro de una empresa.
Objetivos
El objetivo de la formación busca que los alumnos puedan aprender las posibilidades que ofrece la Analítica Avanzada y empezar a aplicar de forma efectiva la toma de decisiones basada en datos.
Se aprenderá a utilizar lenguajes y librerías que permitan manipular los datos y generar reportes con visualizaciones y documentación en Markdown.
Temario
- Entorno de trabajo y programación básica en Python
- Introducción a la ciencia de datos
- Introducción a Python
- Entornos de desarrollo: Jupyter notebooks, Anaconda y Google Colab
- Programación con Python
- Variables, expresiones y tipado
- Operadores matemáticos y lógicos
- Ejecución de flujo condicional
- Manipulación de datos con Python
- Introducción a ficheros y formatos
- Programación con Python
- Funciones en Python
- Flujos iterativos
- Estructuras de datos (listas, tuplas, conjuntos y diccionarios)
- Uso e instalación de paquetes
- Introducción a Pandas
- Lectura y escritura con Pandas
- Extracción de datos descriptivos, exploratorios y estadísticos
- Acceso y filtrado de datos
- Manipulación de la estructura de Dataframes
- Pandas avanzado
- Transformación de datos
- Agrupamiento de datos
- Combinación de datos
- Operaciones vectorizadas
- Limpieza y ordenación de datos
- Visualización de datos y creación de reportes
- Introducción a Kaggle y otras fuentes de datos
- Introducción a la librería seaborn
- relplot
- catplot
- displot
- Caso de uso con datos reales