CURSO. PYDATA: POTENCIANDO LA CIENCIA DE DATOS CON PYTHON Y PANDAS

DESCRIPCIÓN

Es un curso que ofrece una gran inmersión en el campo de la ciencia de datos y sus fundamentos, utilizando uno de los lenguajes de programación en alto nivel más demandados por el mercado: Python y la versátil librería, Pandas. Con un enfoque en la resolución de problemas del mundo real, desde la manipulación y análisis de datos, hasta la visualización de resultados, los participantes adquirirán habilidades prácticas y teóricas para abordar los desafíos más recurrentes en el análisis de datos. Al finalizar, los participantes podrán disponer de las herramientas necesarias para competir en el campo de la ciencia de datos.

OBJETIVO GENERAL

  • Dominar los fundamentos de Python y Pandas para la manipulación eficiente de datos.
  • Desarrollar habilidades sólidas en la programación y el procesamiento de información.
  • Conocer y aplicar técnicas avanzadas de manipulación de datos con Pandas.
  • Adquirir habilidades en la visualización de datos.

DIRIGIDO A

  • Estudiantes o profesionales técnicos que buscan adquirir nuevas habilidades prácticas para complementar su formación en áreas relacionadas con la ciencia de datos, análisis empresarial, inteligencia de negocios, investigación académica, entre otros.
  • Ingenieros de ramas afines que laboren o deseen laborar en empresas de software, programación o análisis de datos.

TEMARIO

      Semana 01: Introducción a Python y Pandas
  • Fundamentos de Python para ciencia de datos.
  • Introducción a Numpy.
  • Introducción a Pandas.
      Semana 02: Manipulación de archivos con Pandas
  • Funciones, objetos y clases.
  • Manipulando archivos I.
  • Manipulando archivos II.
      Semana 03: Exploración y análisis de datos con Pandas
  • Indexación y selección de datos.
  • Operaciones estadísticas y agrupaciones.
  • Visualización de datos con Matplotlib.
      Semana 04: Procesamiento avanzado de datos con Pandas
  • Manejo de datos faltantes y duplicados.
  • Transformaciones de datos y combinación de dataframes.
  • Visualización avanzada con Matplotlib.
      Semana 05: Proyectos finales
  • Ejercicios prácticos con Numpy, Matplotlib y Pandas.
  • Estudio de casos reales.
  • Desarrollo de un proyecto final.

DURACIÓN

30 Horas

PROGRAMACIÓN

No hay programaciones disponibles.

REQUISITOS PARA LA CERTIFICACIÓN

  • Aprobar el curso con una nota mínima de 14.
  • Tener el 75% de asistencia al curso.
  • No tener deudas pendientes con la institución.

INVERSIÓN

Curso Libre: S/.500.00