Programación en Python

Módulo 1: Funciones de Pandas en el trabajo con DataFrames

• Introducción a Pandas
  • Estructuras de datos básicas: Series y DataFrame
• Operaciones sobre DataFrames
  • Carga y guardado de datos (CSV, Excel, etc.)
  • Operaciones básicas (selección, filtrado, indexación)
• Modificación de datos
  • Agregar y eliminar columnas y filas
  • Modificación de valores en el DataFrame
• Agregación y agrupamiento de datos
  • GroupBy
  • Agregación, sumatoria, promedios, etc.
• Fusión y combinación de DataFrames
  • merge, join, concat
• Trabajo con datos faltantes
  • Identificación de valores nulos
  • Métodos para completar datos faltantes

Módulo 2: Optimización del tiempo de ejecución del programa

• Introducción a la optimización
  • Importancia de la optimización en la programación
• Optimización del código
  • Estructuras de datos eficientes
  • Evitar cálculos repetitivos
  • Optimización de bucles
• Optimización con Pandas
  • Vectorización de operaciones
  • Evitar el uso excesivo de apply y lambda
  • Manejo eficiente de grandes conjuntos de datos
• Simplificación del código mediante funciones
  • Creación y uso de funciones
  • Refactorización del código

Módulo 3: Trabajo con la biblioteca NumPy

• Introducción a NumPy
  • Importación de la biblioteca
  • Estructura de datos principal: ndarray
• Operaciones con arrays
  • Creación y modificación de matrices
  • Indexación y segmentación (slicing) de arrays
• Funciones matemáticas y estadísticas
  • Operaciones matemáticas básicas
  • Funciones estadísticas y agregadoras
• Álgebra lineal
  • Multiplicación de matrices
  • Determinante e inversa de matrices
• Trabajo con datos multidimensionales
  • Arrays 2D, 3D y de mayor dimensión
  • Transformaciones de la forma de los arrays
• Integración con otras bibliotecas

Módulo 4: Creación de gráficos en Excel mediante Python

• Introducción a openpyxl y xlsxwriter
• Creación de gráficos en Excel
  • Creación de gráficos simples (de líneas, de barras, etc.)
  • Formato de gráficos
• Generación de gráficos como imágenes (PNG)
  • Uso de matplotlib para generar gráficos
  • Guardado de gráficos como archivos PNG
• Gráficos avanzados en Excel
• Automatización de informes
  • Creación de informes automatizados con gráficos
  • Integración de Pandas con openpyxl/xlsxwriter