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.
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
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
Programación en Python. Nivel avanzado
- Listas
- Conjuntos
- Tuplas
- Diccionarios
Librería Numpy
- Arrays
- Matrices
Librería Pandas
- Series
- DataFrames
- Lectura y Escritura de DataFrames (csv, Excel, JSON, SQL)
Librería Pandas. Operaciones
- Selección y ordenación
- Operaciones sobre elementos
- Agregación
- Agrupamiento
Librería Pandas. Fusión y reestructuración.
- Multi-Índices
- Combinación de Data Frames
- Tablas dinámicas y reestructuración
Librería Matplotlib (gráficos para datos)
- Elementos de un gráfico
- Módulo Pyplot
- Tipos de gráficos más utilizados
- Gráficos múltiples en una figura
Análisis exploratorio de datos
- Análisis numérico de las variables
- Representación gráfica de las variables
- Relación entre variables
- Correlación entre variables
Análisis estadístico de las variables
- Teorema central del límite
- Contrastes de hipótesis
- Test de Normalidad
- Test Paramétricos
- Test NO paramétricos
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
Caso práctico. Exploración, preparación y representación de un conjunto de datos
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Proyecto final
Diploma de certificación
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Disponibilidad horaria
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