Con el curso de análisis de datos con Python aprenderás a programar en uno de los lenguajes de programación más usados y demandados en la actualidad para el análisis de datos. Obtén un conocimiento práctico de las sentencias, estructuras y librerías más importantes de este lenguaje.
UBICACIÓN
Abrimos este curso a formatos presenciales, blended y On-Live desde nuestras sedes en Madrid, Barcelona y Sevilla hasta allá donde te encuentres. ¡Infórmate!
REQUISITOS
Se necesita Pc (Entre 4 y 8 Gb de Ram)
Se empieza desde cero (conocimientos básicos de informática).
HORARIOS Y PRÓXIMAS CONVOCATORIAS
PRÓXIMAMENTE. CONSÚLTANOS RELLENANDO EL FORMULARIO
MÓDULOS
Módulo 1.
Python base.
Introducción de las bases del lenguaje de programación: herramientas de desarrollo, sintaxis del lenguaje,
tipos de variables, control de flujo, colecciones, funciones, programación orientada a objetos, módulos,
lectura/escritura, programación funcional y operaciones avanzadas sobre colecciones.
Todo el código se irá ejecutando conjuntamente por el profesor y por los alumnos. Se realizarán varios
ejercicios en clase.
Módulo 2.
Paquete Numpy.
Numpy, como paquete optimizado para el tratamiento numérico de grandes volúmenes de datos. El alumno
conocerá los tipos de datos Numpy, operaciones Numpy, indexado y slices de arrays, métodos estadísticos,
algebra lineal.
Todo el código se irá ejecutando conjuntamente por el profesor y por los alumnos. Se realizarán varios
ejercicios en clase.
Módulo 3.
Paquete Pandas.
Pandas, librería por excelencia, basada en Numpy, para tratamiento de datos estructurados. El alumno
conocerá las distintas estructuras de datos, Series y Dataframes, indexado y slices, aplicación de funciones
sobre Dataframes, agregación de datos y estadística descriptiva, joins, lectura/escritura.
Todo el código se irá ejecutando conjuntamente por el profesor y por los alumnos. Se realizarán varios
ejercicios en clase.
Módulo 4.
Visualización: Matplotlib y Seaborn.
El alumno aprenderá a usar las dos librerías principales de visualización de datos, Matplotlib y Seaborn.
Todo el código se irá ejecutando conjuntamente por el profesor y por los alumnos. Se realizarán varios
ejercicios en clase.
Módulo 5.
Pandas Avanzado:
El alumno aprenderá el flujo de un proyecto de preparación de datos, a optimizar datasets para reducir su
ocupación de memoria en RAM.
Todo el código se irá ejecutando conjuntamente por el profesor y por los alumnos.