La data se ha convertido en un activo para las organizaciones, y la habilidad de manejar las herramientas para su tratamiento en una ventaja competitiva que está estrechamente relacionada a la agilidad del negocio para tomar decisiones y actuar frente a sus competidores. Aunque, hoy en día existen muchas alternativas para trabajar los datos, Python se ha posicionado como una de las más versátiles y de amplio uso en el mercado.
CAPACITACIONES
Especialización en Python For Analytics
El precio original era: $1,090.00.$206.01El precio actual es: $206.01.
Pre-requisitos:
19:30 - 22:30
20:30 - 23:30
20:30 - 23:30
21:30 - 00:30
Características
Clases en Vivo
Plataforma E-Learning
Asesoría Académica
Aprende Haciendo
Certificación
Soporte Técnico
Lo que vas a obtener con este curso
Objetivo General:
Aprende a programar en Python y a emplear este lenguaje en el contexto del Analytics para el tratamiento, visualización y análisis de datos.
Objetivos Específicos:
- Implementa algoritmos y programas sencillos en lenguaje Python, empleando en el proceso elementos básicos de programación como las variables, estructuras de control (condicionales y bucles), vectores y matrices.
- Emplea el lenguaje Python para el tratamiento básico de datos, que incluye el manejo de Dataframes para su manipulación y transformación, para su visualización en gráficos estadísticos.
Malla Curricular:
Python Fundamentals
Herramientas para trabajar con Python.
- Python Source. Versiones, descarga e instalación.
- Editores de código. Exploración de Jupyter Notebook y Visual Studio Code. Diferencias y ventajas de cada uno.
- Proceso de instalación de librerías en Jupyter Notebook y en Visual Studio Code.
- Importar librerías. Uso de Import y From…Import.
Tipos y estructuras de datos en Python.
- Variables y tipos de datos básicos en Python.
- Funciones de ingreso e impresión de valores.
- Manipulación de textos (Strings) y Ficheros.
- Manipulación de fechas. Validar y aplicar formatos.
- Listas y Tuplas: Indexing y Slicing. Creación, casos de uso.
- Diccionarios, Conjuntos o Sets. Creación, casos de uso.
- Estructuras de control: Indentación, condicionales y bucles.
Cálculo numérico con la librería NumPy.
- Librería Numpy. Definición, propósito.
- Arrays. Definición, tipos, vectores y matrices.
- Operaciones matemáticas y algebraicas con Arrays.
- Manipulación de vectores y matrices.
- Aplicación: Resolviendo un sistema de ecuaciones.
- Introducción a la Optimización Lineal (puLP).
Programación Funcional.
- Funciones personalizadas en Python. Definición, declaración y sintaxis. Manejo de argumentos. Llamada desde módulos.
- Creación de funciones con y sin retorno de valor. Casos de uso.
- Creación de funciones recursivas. Casos de uso.
- Creación de funciones lambda. Casos de uso.
- Manejo de errores en funciones.
Programación orientada a objetos.
- Clases y objetos. Definición. Creación en Python.
- Propiedades y métodos. Manejo en Python.
- Implementación de clases, instanciación de objetos y creación de métodos.
Python Data Analytics
Tratamiento de datos con Pandas
- La librería Pandas. Definición, casos de uso.
- Series y Dataframes. Diferencias, implementación, principales métodos.
- Lectura y escritura de Dataframes desde archivos externos (TXT, CSV, XLS, etc.)
- Selección y filtrado de Datasets.
- Agrupación de Datasets. Sentencias GROUPBY, AGG, PIVOT_TABLE.
- Combinación de Datasets, Combining y Merging.
- Extracción de muestras. Uso de SAMPLE.
Visualización de datos
- Las librerías Matplotlib y Seaborn. Definición, casos de uso, alcance de cada una.
- Gráficos estadísticos básicos. Creación y configuración.
- Superposición de gráficas y subplots.
- Introducción a los gráficos interactivos con Python.
Análisis estadísticos de Datasets
- Identificación y tratamiento de valores perdidos en un Dataset.
- Identificación y tratamiento de valores atípicos (outliers) en un Dataset.
- Cálculo de medidas de tendencia central en un Dataset: Media, Mediana, Moda. Interpretación, casos de uso.
- Cálculo de medidas de posición en un Dataset: Percentiles, cuartiles y deciles. Interpretación, casos de uso.
- Cálculo de medidas de variabilidad en un Dataset: Desviación estándar, varianza y coeficiente de variabilidad. Interpretación, casos de uso.
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Preguntas Frecuentes
Primeros pasos en la plataforma
2 artículos
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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones
1 artículos
¿Todos los cursos son 100% en vivo y online?
Sí, a menos que hayas comprado alguna membresía de DMC Play; todos nuestras capacitaciones: cursos, bootcamps, especializaciones, diplomas y lo incluido en nuestras Membresías DataPro son completamente online y 100% en vivo.
Resolución de problemas
1 artículos
No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario
Para cualquier problema con el usuario y contraseña de la plataforma deberás contactarte al siguiente correo y solicitar la solución: noel.yzaguirre@dmc.pe
Inscripciones - pagos - membresías
2 artículos
Tengo dudas y necesito ayuda con mi Membresía DataPro
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POWER BI NIVEL 1
30/01/2025
El precio original era: $525.00.$56.70El precio actual es: $56.70.