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Curso de Ciencia de Datos con Python

Aprende a utilizar Python en el ámbito de la Ciencia de datos y la Big Data, profundizando en el uso de librerías para la manipulación y análisis de datos, la ejecución de cálculos numéricos complejos, y hasta la generación de gráficos y tablas a partir de conjuntos de datos.

Objetivos

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

  • Hacer limpieza y recopilación de datos.
  • Manejar todo tipo de datos.
  • Realizar programas con Python.

¿A quién va dirigido?

El curso está orientado a aquellos programadores, diseñadores o cualquier persona que quiera aprender a usar ciencia de datos con Python.

Duración
Consultar
Requisitos
Para completar este curso en su totalidad, son necesarios conocimientos sobre el lenguaje Python, así como tener permisos suficientes como para poder instalar software en el equipo a utilizar durante la formación.
Bonificación FUNDAE
Sí, solo disponible para empresas.

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    *requerido

    • Responsable de los datos: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L.
    • Finalidad de los datos: Responder a la información solicitada, envío de boletines de noticias y ofertas.
    • Destinatarios: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L. No se cederán los datos a terceros.
    • Derechos: En cualquier momento puedes acceder, recuperar y borrar tu información.

    Temario

                   

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    1

    Presentación

    • ¿Qué es la Ciencia de Datos?
    • Algunas herramientas básicas para trabajar con Ciencia de Datos
    • Instalación del intérprete de lenguaje Python
    • Instalación del entorno Anaconda
    • Manejo de Jupyter Notebook
    • Acceso a GitHub para las prácticas del curso
    2

    Programación en Python. Nivel básico

    • Variables
    • Expresiones matemáticas
    • Funciones y operaciones con Strings
    • Operaciones booleanas
    • Estructuras de control
    • Funciones built-in
    • Funciones definidas por el usuario
    • Funciones lambda
    3

    Programación en Python. Nivel avanzado

    • Listas
    • Conjuntos
    • Tuplas
    • Diccionarios
    4

    Librería Numpy

    • Arrays
    • Matrices
    5

    Librería Pandas

    • Series
    • DataFrames
    • Lectura y Escritura de DataFrames (csv, Excel, JSON, SQL)
    6

    Librería Pandas. Operaciones

    • Selección y ordenación
    • Operaciones sobre elementos
    • Agregación
    • Agrupamiento
    7

    Librería Pandas. Fusión y reestructuración.

    • Multi-Índices
    • Combinación de Data Frames
    • Tablas dinámicas y reestructuración
    8

    Librería Matplotlib (gráficos para datos)

    • Elementos de un gráfico
    • Módulo Pyplot
    • Tipos de gráficos más utilizados
    • Gráficos múltiples en una figura
    9

    Análisis exploratorio de datos

    • Análisis numérico de las variables
    • Representación gráfica de las variables
    • Relación entre variables
    • Correlación entre variables
    10

    Análisis estadístico de las variables

    • Teorema central del límite
    • Contrastes de hipótesis
    • Test de Normalidad
    • Test Paramétricos
    • Test NO paramétricos
    11

    Visualización de datos con Seaborn

    • Preparación de datos “en bruto” para su tratamiento gráfico
    • Comparación gráfica de distribuciones usando la biblioteca de gráficos de Seaborn
    • Correlación entre variables
    12

    Caso práctico. Exploración, preparación y representación de un conjunto de datos

               

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    Tutor personal
    Proyecto final
    Diploma de certificación
    Plataforma online
    Disponibilidad horaria
    Bolsa de empleo

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