Modalidad

• Clases semanales en vivo a cargo de los docentes
• PDF descargables, video tutoriales grabados, ejemplos descargables y clases en vivo.
• Asistencia a estudiantes a través del Foro de consultas, email y WhatsApp
• Docentes con experiencia Universitaria de las principales Instituciones de Argentina.

Resumen

En el marco del mundo digital y su impacto en la Ciencia de Datos, el presente curso busca desarrollar en los alumnos aquellos fundamentos asociados a la analítica de datos, desde una perspectiva conceptual como así también práctica, a través del lenguaje de programación de Python.

La capacitación busca que los participantes puedan desarrollar las habilidades básicas para la interpretación y la manipulación de datos de tipo estructurado por intermedio del uso de diversas librerías como ser, por ejemplo: Pandas, Numpy, Matplotlib, entre otras. El conocimiento general de esta área, reforzado con contenido técnico específico, es el que podrá llevarnos a poder tomar mejores decisiones en distintas áreas de aplicación.

Este curso está orientado a adquirir los conceptos de Ciencia de Datos y su programación en el entorno de Anaconda con Jupyter Notebook.

Destinatarios

Dirigido a profesionales y/o estudiantes de últimos ciclos con o sin experiencia en el desarrollo e implementación de proyectos de análisis de datos con enfoque en el negocio.

Profesionales con experiencia que se desarrollan en áreas de Inteligencia de Negocios, TI, Data, Analytics u otras áreas relacionadas al análisis de datos.

Contenidos

UNIDADES

Unidad 01: Fundamentos de Programación
Secuencias de comandos en Python, Operaciones básicas.Creación y asignación de variables. Operaciones lógicas. Bucles Condiciones Funciones

Unidad 02: Estructuras de Datos

Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas. Strings,Listas ,Manipulación de listas. Funciones sobre listas. Diccionarios.

Unidad 03: Funciones

Definición de funciones. Parámetros y valores de retorno. Importación y llamado de módulos. Funciones recursivas. Aplicación de funciones.

 

Unidad 04: Fundamentos de Pandas

Dataframes . Características. Definición. Creación. Funciones y operaciones básicas

Unidad 05: Manipulación de Dataframes con Pandas

Indexar dataframes ,Cortar dataframes ,Filtrar dataframes ,Transformar dataframes , Index objects y datos etiquetados , Indexación jerárquica ,Pivoting dataframes, Stacking & unstacking dataframes ,Melting dataframes ,Groupby

Unidad 06: Exploración y Visualización de Datos

Análisis exploratorio de datos,NumPy: Herramientas de visualización y análisis ,Visualización de datos con Matplotlib