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Temario del curso

Día 1:

Revisión 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
  • Preparación de datos (data wrangling)
  • Ordenación y filtrado de datos
  • Operaciones agregadas
  • Análisis de series temporales

Visualización de datos con Matplotlib

  • Dibujar diagramas con Matplotlib
  • Uso de Matplotlib desde dentro de pandas
  • Creación de diagramas de calidad
  • Visualización de datos en cuadernos (notebooks) de Jupyter
  • Otras bibliotecas de visualización en Python

Día 2: 

Otras bibliotecas de Python para análisis de datos

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodels
  • RPy2

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Habilidades básicas de Python y análisis de datos

Público objetivo

  • Desarrolladores de Python
  • Analistas de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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