Name: ESP. EN PYTHON FOR ANALYTICS
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Alianzas que respaldan nuestro trabajo

Especializaciones

ESP. EN PYTHON FOR ANALYTICS

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.

30% Dto.

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Hablar con un asesor

Pre-requisitos:

Conocimiento de algún lenguaje de programación previo (deseable). Disposición a aprender sobre algoritmos y estructuras de programación.

Profesor: Arnaldo Alvarado

Product Owner de Estrategia – Riesgos Banca Persona en Interbank. Con experiencia en Teléfonica del Perú, Real Plaza SRL, Grupo Inmark. Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Inicio: 31/07/2024

Fin: 04/09/2024

Online, 100% en vivo

44 hrs. académicas

11 - Sesiones

Certificación

Lun, Mie
19:30 - 22:30

Lun, Mie
20:30 - 23:30

Lun, Mie
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo

El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.

Plataforma E-Learning

Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.

Asesoría Académica

Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.

Aprende Haciendo

Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.

Certificación

Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%

Soporte Técnico

Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

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.

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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.

Malla Curricular

Python Fundamentals

Python Data Analytics

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes

Primeros pasos en la plataforma

2 artículos

¿Necesito tener una cuenta para poder matricularme en una capacitación?

Lo ideal es crear una cuenta en nuestra web y luego realizar tu compra, pero no es mandatorio. Si desea puede pagar y matricularse en cualquiera de nuestras capacitaciones y después de la compra, automáticamente se le habrá creado un usuario.

Ya me matriculé, ¿cuáles son los siguientes pasos?

Una vez matriculado en una de nuestras capacitaciones, le llegará un correo de confirmación con los accesos. De tener algún inconveniente deberá escribir a: esmeralda.verde@dmc.pe para recibir orientación y pronta solución.

Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

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¿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

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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

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Tengo dudas y necesito ayuda con mi Membresía DataPro

Para recibir ayuda sobre el uso, acceso y aprovechamiento de tu Membresía DataPro, podrás escribirle a nuestra asesora: claudia.trujillo@dmc.pe, y ella podrá ayudarte con tus dudas.

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Deberás armar tu horario de estudios para que puedas aprovechar al máximo la membresía. Los accesos llegarán a tu correo electrónico y podrás así completar tus inscripciones. Recuerda revisar a qué tienen acceso según tu membresía adquirida.

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