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Temario del curso

Día 1:

Repaso de habilidades básicas de Python y análisis de datos

Introducción a NumPy

  • Creación de matrices (arrays) de NumPy.
  • Operaciones comunes en matrices.
  • Uso de funciones universales (ufuncs).
  • Vistas y difusión (broadcasting) en matrices de NumPy.
  • Optimización del rendimiento evitando bucles.
  • Optimización del rendimiento con cProfile.

Análisis de datos con Pandas

  • Uso de datos vectorizados en pandas.
  • Transformación de datos (data wrangling).
  • Ordenación y filtrado de datos.
  • Operaciones de agregación.
  • Análisis de series temporales.

Visualización de datos con Matplotlib

  • Dibujo de gráficos con Matplotlib.
  • Uso de Matplotlib desde dentro de pandas.
  • Creación de gráficos de calidad.
  • Visualización de datos en notebooks Jupyter.
  • Otras bibliotecas de visualización en Python.

Día 2: 

Otras bibliotecas de Python para el análisis de datos

  • scikit-learn.
  • Scipy.
  • statsmodels.
  • RPy2.

Resumen y próximos pasos.

Requerimientos

  • Habilidades básicas de Python y análisis de datos.

Público objetivo

  • Desarrollador de Python.
  • Analistas de datos.
 14 Horas

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Precio por participante

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