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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
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. Por esto desarrollamos el Diplomado en Programación en Python con aplicación al análisis de datos.
Este tipo de habilidades pueden ser un productivo entretenimiento, una forma de simplificar nuestro trabajo, creando programas y utilidades que nos ayuden, 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.
Aprende los usos más avanzados para el análisis y visualización de datos.
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.
