Programming for Data Science with Python
Código: P-PYT013
Este Curso
Duración
40hrs
Nivel
Avanzado
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Programming for Data Science with Python
Código: P-PYT013
P-PYT013 profundiza en las habilidades prácticas necesarias para trabajar con datos usando Python. Cubre la manipulación, limpieza, transformación, análisis exploratorio y visualización de datos, así como la automatización de tareas comunes en un flujo de trabajo de ciencia de datos. Se centra en el uso efectivo de bibliotecas clave como NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y otras herramientas relevantes. El curso se caracteriza por un enfoque práctico con ejemplos, ejercicios y estudios de caso que permiten a los estudiantes aplicar los conceptos aprendidos a problemas reales.
Este curso
Duración
40hrs
Nivel
Avanzado
- Diagnostico Previo
- Material de Apoyo
- Computador
- Entorno practico
- Evaluación post curso
- Certificado de Asistencia
- Examen de Certificación
- Encuesta de Certificación
- Refrigerios
- Informe Cliente
- Obsequios
Objetivos
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Dominar la manipulación de datos con NumPy y Pandas: Utilizar eficientemente estas bibliotecas para realizar tareas complejas de limpieza, transformación, agregación y análisis de datos.
- Realizar análisis exploratorio de datos (EDA): Aplicar técnicas de EDA para comprender las características de los datos, identificar patrones, valores atípicos y relaciones entre variables.
- Visualizar datos de manera efectiva con Matplotlib y Seaborn: Crear visualizaciones informativas y atractivas para comunicar los hallazgos del análisis de datos.
- Automatizar tareas de ciencia de datos: Escribir scripts y funciones para automatizar tareas repetitivas en el flujo de trabajo de análisis de datos.
- Trabajar con diferentes formatos de datos: Leer y escribir datos en diversos formatos como CSV, Excel, JSON y bases de datos.
- Implementar pipelines de procesamiento de datos: Construir flujos de trabajo para procesar y transformar datos de manera eficiente.
- Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos: Limpiar, transformar y preparar los datos para su posterior uso en modelos de aprendizaje automático u otros análisis.
- Comprender las mejores prácticas para el desarrollo de código en ciencia de datos: Escribir código limpio, eficiente, reutilizable y documentado.
Prerrequisitos
Este curso no es para principiantes en programación ni en Python. Se asume que los participantes tienen una base sólida en Python, idealmente equivalente a haber completado un curso introductorio a Python como P-PYT010 o tener una experiencia comparable. Específicamente, se espera que los participantes conozcan:
- Sintaxis básica de Python: Variables, tipos de datos, operadores, estructuras de control.
- Funciones: Definición, llamada, parámetros, argumentos.
- Manejo de excepciones: try-except.
- Estructuras de datos: Listas, tuplas, diccionarios.
- Módulos y paquetes: Importación y uso de módulos.
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