Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
Python es un lenguaje de programación versátil conocido por su simplicidad y legibilidad. Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales y potencialmente heterogéneos) y series temporales. NumPy ofrece soporte fundamental para el cálculo numérico mediante sus operaciones con arrays. Juntos, forman un ecosistema robusto para la manipulación y el análisis eficiente de datos en Python.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
- Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
- Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
- Realizar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
- Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
- Depurar y optimizar su código de análisis de datos.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Prácticas y ejercicios numerosos.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Día 1:
Revisión de Habilidades Básicas en Python y Análisis de Datos
Introducción a NumPy
- Creación de arrays en NumPy
- Operaciones comunes con matrices
- Uso de ufuncs
- Vistas y difusión (broadcasting) en arrays de NumPy
- Optimización del rendimiento evitando bucles
- Optimización del rendimiento con cProfile
Análisis de Datos con Pandas
- Uso de datos vectorizados en pandas
- Limpieza de datos (data wrangling)
- Ordenamiento y filtrado de datos
- Operaciones agregadas
- Análisis de series temporales
Visualización de Datos con Matplotlib
- Creación de gráficos con Matplotlib
- Uso de Matplotlib desde dentro de pandas
- Creación de gráficos de calidad
- Visualización de datos en cuadernos Jupyter
- Otras bibliotecas de visualización en Python
Día 2:
Otras Bibliotecas de Python para Análisis de Datos
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodels
- RPy2
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Habilidades básicas en Python y análisis de datos
Audiencia
- Desarrollador de Python
- Analistas de datos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Reseñas (1)
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- identificar diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
- familiarizarse con la metodología de análisis de requisitos.
- utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para sacarles provecho.
- estructurar los requisitos para comunicarse eficientemente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.