Curso de Ciencia de Datos con Python
Aprende a recopilar, limpiar y preparar datos para visualizarlos y gestionarlos con Python.
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.
1
Explorar Unidad
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
Explorar Unidad
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
Explorar Unidad
Programación en Python. Nivel avanzado
- Listas
- Conjuntos
- Tuplas
- Diccionarios
4
Explorar Unidad
Librería Numpy
- Arrays
- Matrices
5
Explorar Unidad
Librería Pandas
- Series
- DataFrames
- Lectura y Escritura de DataFrames (csv, Excel, JSON, SQL)
6
Explorar Unidad
Librería Pandas. Operaciones
- Selección y ordenación
- Operaciones sobre elementos
- Agregación
- Agrupamiento
7
Explorar Unidad
Librería Pandas. Fusión y reestructuración.
- Multi-Índices
- Combinación de Data Frames
- Tablas dinámicas y reestructuración
8
Explorar Unidad
Librería Matplotlib (gráficos para datos)
- Elementos de un gráfico
- Módulo Pyplot
- Tipos de gráficos más utilizados
- Gráficos múltiples en una figura
9
Explorar Unidad
Análisis exploratorio de datos
- Análisis numérico de las variables
- Representación gráfica de las variables
- Relación entre variables
- Correlación entre variables
10
Explorar Unidad
Análisis estadístico de las variables
- Teorema central del límite
- Contrastes de hipótesis
- Test de Normalidad
- Test Paramétricos
- Test NO paramétricos
11
Explorar Unidad
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
Explorar Unidad
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
