Curso Fundamentos de Python para el Análisis de Datos
Curso
En Medellín
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Descripción
-
Tipología
Curso
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Nivel
Nivel intermedio
-
Lugar
Medellín
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Horas lectivas
30h
-
Duración
Flexible
-
Inicio
Consultar
Comprender los fundamentos para el Análisis de Datos con Python.
Python se usa para: web, redes, procesamiento de datos, inteligencia artificial, etc. y ha sido desarrollado teniendo en mente la sencillez para familiarizarse con su sintaxis. Por su naturaleza abierta, su facilidad de aprendizaje, su comunidad y según las estadísticas entre 2012 y 2017 Python ha sido, con abrumadora diferencia, el lenguaje mayoritario que más ha crecido.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Desarrolladores, estudiantes y profesionales que deseen actualizar sus conocimientos en nuevas herramientas y metodologías de programación.
Conceptos sobre bases de datos. Uso básico de SQL. Conocimientos de Lógica Algorítmica
Opiniones
Materias
- Python
- Análisis de datos
- Métodos
- Argumentos
- Parámetros
- Atributos
- Objetos
- Iteraciones
- Condicionales
- Librerias
Programa académico
- Introducción a Python
- Objetos, Atributos, Métodos, Parámetros y Argumentos
- Funciones
- Tipos de datos
- Estructuras de Datos
- Iteraciones y Condicionales
- Librerías para hacer análisis de datos en Python
- Estadística y Probabilidades con Python
- Las librerías: Pandas, SciPy y matplotlib
- Generación de listas de datos aleatoriamente
- Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)
- Medidas de tendencia de dispersión (varianza, desviación estándar, correlación)
- Histogramas
- Funciones de distribución:
- Normal
- Binomial
- Visualización de datos con matplotlib
- Análisis Exploratorio
- Tipos de datos
- Estructuras de datos: Series y Dataframes
- Importar datos con Python
- Ordenamiento
- Indexación, segmentación, subconjuntos y recuperación de datos
- Filtros
- Procesamiento y Transformación de Datos
- Manejo de datos tipo texto
- Funciones para celdas, columnas y filas
- Agrupamiento de Datos
- Tablas Resumen
- Modificación de DataFrame
- Pronósticos Básicos
- Análisis de varianza
- Correlación
- Gráficos
- Análisis Estadístico
- Módulos y funciones
- Matrices
- Estimar un modelo
- Modelo de regresión
- Gráficas
- Opcionales
- Intervalos de Confianza
- Cálculo de probabilidades
- Prueba de Hipótesis
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