Programación en Python

Módulo 1: Funciones de Pandas en el trabajo con marcos de datos

• Introducción a Pandas
  • Estructuras de datos básicas: Series y DataFrame
• Operaciones en DataFrame
  • Lectura y escritura de datos (CSV, Excel, etc.)
  • Operaciones básicas (selección, filtrado, indexación)
• Modificación de datos
  • Añadir, eliminar columnas y filas
  • Modificación de valores en DataFrame
• Agregación y agrupación de datos
  • GroupBy
  • Agregación, sumas, promedios, etc.
• Unión y concatenación de DataFrames
  • merge, join, concat
• Tratamiento de datos faltantes
  • Identificación de datos faltantes
  • Métodos para rellenar 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 en Pandas
  • Vectorización de operaciones
  • Evitar el uso de apply y lambda
  • Trabajo con grandes conjuntos de datos
• Simplificación del código mediante la creación de funciones
  • Creación y uso de funciones
  • Refactorización del código

Módulo 3: Trabajo con la biblioteca NumPy

• Introducción a NumPy
  • Importación de la biblioteca
  • Estructuras de datos básicas: ndarray
• Operaciones con matrices
  • Creación y modificación de matrices
  • Indexación y rebanado de matrices
• Funciones matemáticas y estadísticas
  • Operaciones matemáticas básicas
  • Funciones estadísticas y de agregación
• Álgebra lineal
  • Multiplicación de matrices
  • Determinante, matriz inversa
• Trabajo con datos multidimensionales
  • Matrices 2D, 3D y de dimensiones superiores
  • Transformaciones de forma de las matrices
• 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.)
  • Formateo de gráficos
• Generación de gráficos como imágenes (PNG)
  • Uso de matplotlib para generar gráficos
  • Guardar gráficos como archivos PNG
• Gráficos avanzados en Excel
• Automatización de informes
  • Creación de informes automatizados con gráficos
  • Integración de Pandas con openpyxl/xlsxwriter