C Python Ciencia de datos con Python

      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
      ver calendario

      7 abril, 2021

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