Ciencia de Datos con Python
Objetivo General:
Al concluir el curso, el participante aprenderá a utilizar el lenguaje de programación Python para la analítica y la ciencia de datos
Duración
20 horas
Dirigido a:
Programadores que deseen conocer el análisis de datos con el lenguaje de programación Python
Requisitos:
Conocimientos básicos de programación, computadora con cualquier Sistema
Operativo (Windows, Mac OS X, Linux) con al menos 8 GB de RAM
Temario
Configuración e Instalación
• Conceptos Básicos de la línea de
comandos
• Instalando Python, Anaconda y/o Miniconda
• Números
• Cadenas
• Propiedades y métodos
• Asignación de variables
• Indexing / Slicing
• Formateo de salida
• Listas
• Diccionarios
• Tuplas
• Sets
• Lectura de Archivos
• Operadores de comparación
• Operadores Lógicos
• Ejercicios Prácticos
Estructuras de Datos y Objetos
Estructuras de Control en Python
• If / else / elsif
• For / While loops
• Operaros más utilizados
• Comprensión de Listas
• Ejercicios Prácticos
Métodos y Funciones
• Métodos en Python
• Funciones en Python
• Uso de *args y **kwargs
• Ejercicios prácticos
Programación Orientada a Objetos en Python
• Introducción
• Atributos y Clases
• Objetos y Métodos
• Herencia / Polimorfismo
• Métodos Especiales
• Ejercicios Prácticos
Análisis de Datos con NumPy
• Introducción a Numpy
• Arreglos con Numpy
• Indexamiento Numpy
• Operaciones
• Ejercicios y Soluciones con Numpy
Análisis de Datos con Pandas
• Introducción a Pandas
• Series
• Dataframes
• Agrupamientos
• Merging, Joining y Concatenating
Visualización de Datos con Matplotlob
• Introducción a Matplotlib
• Ejercicios y Soluciones de Visualización
de Datos
Visualización de Datos con Seaborn
• Introducción a Seaborn
• Distribution Plots
• Categorical Plots
• Matrix Plots
• Grids
• Regression Plots