Sin horarios | Dirigido a profesionales que desean trabajar en análisis de datos y están interesados en agregar la programación con Python a sus competencias laborales.
5 weeks (64h.)
Al finalizar este curso, adquirirás las competencias necesarias para programar en Python, desde los fundamentos básicos hasta el manejo avanzado de datos. Serás capaz de trabajar con variables, estructuras de control y funciones, así como manipular grandes volúmenes de datos usando Pandas. Además, dominarás herramientas para el análisis numérico con NumPy y la visualización de datos con Matplotlib, Plotnine y Plotly, lo que te permitirá abordar proyectos de programación y análisis de datos con un enfoque profesional y eficaz.
This unit is designed to facilitate the learning and understanding of fundamental programming concepts using the Python language. Python is a versatile and easy-to-learn language that has become a popular choice for both beginners and experienced developers due to its clear and readable syntax.
This unit covers a variety of key concepts and techniques in data analysis using the Pandas library in Python. From manipulating DataFrames to performing advanced operations such as merging and aggregating datasets, the content covers a broad spectrum of essential skills for any data professional.
This unit explores two fundamental tools for data processing in Python: the datetime library and NumPy. The datetime library provides functionality for handling dates and times accurately, allowing arithmetic operations and comparisons between them. NumPy, on the other hand, stands as a pillar of scientific computing, providing support for multidimensional arrays and high-performance mathematical functions.
En esta unidad se abordan diversos aspectos relacionados con la creación y personalización de gráficos utilizando herramientas como Plotnine, Matplotlib y Plotly. Se inicia con la instalación de librerías clave y la carga de datos para su posterior manipulación. Se exploran distintos tipos de gráficos, desde líneas y barras hasta cajas, histogramas y dispersión. Además, se destacan los métodos para añadir títulos, personalizar ejes y modificar la apariencia de los gráficos.