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Programación en Python con aplicación al análisis de datos
Aprende los usos más avanzados para el análisis y visualización de datos
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La programación y el análisis de datos son dos destrezas necesarias en un mundo cada vez más digitalizado. Python es un lenguaje de programación de propósito general, de código abierto y que da acceso a potentes bibliotecas para el procesado, análisis y visualización de datos.
Este tipo de habilidades pueden ser un productivo entretenimiento, una forma de simplificar nuestro trabajo, creando programas y utilidades que nos ayuden; o también pueden usarse para resolver problemas de todo tipo, desde el campo de la salud, la docencia, la investigación o la manufactura.
Cada vez estamos rodeados de más y más datos y cada vez son más las empresas que son capaces de extraer conocimiento de los datos, obteniendo así una gran ventaja sobre sus competidores.
Perfil del estudiante:
- Estudiantes de carreras afines a Ingeniería en Sistemas, Programación
- Todas aquellas personas que quieran adentrarse en el mundo de la programación en Python y el procesamiento y análisis de datos, pero tiene que tener alguna experiencia previa con algún lenguaje de programación, o al menos que esté familiarizado con conceptos como variable, bucle, ejecución condicional, función.
Qué aprenderás:
- Conocerás el proceso de instalación y el uso básico del lenguaje de programación Python Manejarás los usos más avanzados para el análisis y visualización de datos.
- Los contenidos están estructurados en varios bloques:
- Bloque 1: ¿Qué es Python? Instalación del entorno (Anaconda, REPL, Jupyter, notebooks y ejecución de scripts). Expresiones y tipos de datos básicos: listas, diccionarios y tuplas.
- Bloque 2: Instrucciones condicionales, bucles, funciones y módulos.
- Bloque 3: Introducción a la utilización de Python para tratamiento, análisis y visualización de datos, uso de NumPy, Matplotlib, Pandas, scikit-learn, …
- La metodología consistirá en la visualización de vídeos y lectura de material, realización de cuestionarios sobre los vídeos y material, y realización de pequeñas prácticas.
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