PROGRAMA EXPERTO EN ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON 2° VERSIÓN

       

PROGRAMA EXPERTO EN ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON 2° VERSIÓN

Formar alumnos en las habilidades necesarias para la programación con Python: diseñar, escribir, depurar y ejecutar programas desarrollados en Python, al mismo tiempo que se obtienen conocimientos fundamentales y habilidades de programación necesarias para el desarrollo web, el análisis de datos, entre muchos otros campos.

  • Comprender y utilizar la sintaxis básica de Python.
  • Trabajar con los tipos de datos básicos: números, cadenas, listas, tuplas, diccionarios y conjuntos. «
  • Definir y utilizar funciones para modularizar y organizar el código.
  • Identificar las bibliotecas clave para el análisis de datos en Python.
  • Describir cómo y cuándo utilizar Series y DataFrames.
  • Comprender gráficos y diagramas producidos por Matplotlib y Seaborn.
  • Realizar análisis estadísticos descriptivos.

Osvaldo Carlo Lima
Licenciado en Estadística y Magíster en Administración de Empresas.
Coordinador Nacional de Monitoreo y Evaluación en Food for the Hungry por más de 10 años.
Advisor de Monitoreo y Evaluación para Latinoamérica y el Caribe en Food for the Hungry.
Data Scientist y Global Data Analyst para las Regiones de África, Asia y Latinoamérica y el Caribe en Food for the Hungry.

Modalidad: Virtual Sincrónica
Fecha de inicio: 16 de Diciembre del 2024
Duración: 1 Mes
Horas certificadas: 60
Horario: Lunes, miércoles y viernes Hrs. 19:00 – 22:00

¿A quién va dirigido?
Todo profesional, estudiante que esté relacionado con programación y análisis de datos.

Postgrado Unifranz

Contenido Académico

Tema 1: INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS DE PYTHON. 

  • Historia y características de Python
  • Breve historia de Python
  • Ventajas y características principales
  • Instalación y configuración del entorno
  • Instalación de Python
  • Configuración de entornos de desarrollo (IDEs: PyCharm, VSCode)
  • Tu primer programa en Python
  • Escribir y ejecutar un programa simple
  • Uso de la consola interactiva
  • Sintaxis básica y tipos de datos
  • Variables y tipos de datos (números, cadenas, listas, tuplas, diccionarios, conjuntos)
  • Operaciones básicas y operadores
  • Estructuras de control
  • Sentencias condicionales (if, else, elif)
  • Bucles (for, while)
  • Control de flujo (break, continue, pass)
  • Funciones y Temas
  • Definición y uso de funciones
  • Parámetros y retorno de valores
  • Importación y uso de Temas

Tema 2: ESTRUCTURAS DE DATOS EN PYTHON.

  • Listas y tuplas
  • Creación y manipulación de listas
  • Métodos comunes de listas
  • Creación y uso de tuplas
  • Diccionarios y conjuntos
  • Creación y manipulación de diccionarios
  • Métodos comunes de diccionarios
  • Creación y uso de conjuntos
  • Comprehensions
  • List comprehensions
  • Dictionary comprehensions
  • Set comprehensions

Tema 3: PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS (POO) Y MANEJO DE ARCHIVOS.

  • Clases y objetos
  • Definición de clases
  • Creación de objetos
  • Métodos y atributos
  • Métodos de instancia
  • Atributos de clase e instancia
  • Herencia y polimorfismo
  • Concepto de herencia
  • Sobreescritura de métodos
  • Polimorfismo
  • Lectura y escritura de archivos
  • Abrir y cerrar archivos
  • Lectura y escritura de archivos de texto
  • Manejo de archivos CSV
  • Lectura y escritura de archivos CSV usando csv Tema
  • Archivos JSON
  • Lectura y escritura de archivos JSON usando json Tema

Tema 4: EXCEPCIONES Y MANEJO DE ERRORES.

  • Gestión de excepciones
  • Uso de try, except, finally
  • Creación de excepciones personalizadas
  • Definición y uso de excepciones propias

Tema 5: LIBRERÍAS Y HERRAMIENTAS COMUNES.

  • Instalación de paquetes con pip
  • Uso de pip para instalar paquetes
  • Uso de bibliotecas estándar
  • Introducción a os, sys, datetime, math, etc.

Tema 6: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS.

  • Introducción al análisis de datos
  • Conceptos básicos y ciclo del análisis de datos
  • Entorno y herramientas de trabajo
  • Instalación de Anaconda y Jupyter Notebooks
  • Uso de Jupyter Notebooks

Tema 7: FUNDAMENTOS DE NUMPY.

  • Introducción a Numpy
  • ¿Qué es Numpy?
  • Instalación y configuración
  • Arrays en Numpy
  • Creación de arrays
  • Operaciones básicas con arrays
  • Manipulación de arrays
  • Indexación y slicing
  • Operaciones matemáticas y estadísticas

Tema 8: MANIPULACIÓN DE DATOS CON PANDAS.

  • Introducción a Pandas
  • ¿Qué es Pandas?
  • Estructuras de datos en Pandas: Series y DataFrames
  • Operaciones básicas con DataFrames
  • Creación y manipulación de DataFrames
  • Indexación y selección de datos
  • Manejo de datos faltantes
  • Detección y tratamiento de datos faltantes
  • Operaciones avanzadas con DataFrames
  • Agrupaciones y agregaciones
  • Fusión y combinación de DataFrames

Tema 9: VISUALIZACIÓN DE DATOS.

  • Introducción a Matplotlib
  • ¿Qué es Matplotlib?
  • Creación de gráficos básicos
  • Visualización con Seaborn
  • ¿Qué es Seaborn?
  • Creación de gráficos avanzados
  • Personalización de gráficos
  • Estilos y personalización
  • Guardado de gráficos

Tema 10: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA).

  • Conceptos de EDA
  • Objetivos y pasos del EDA
  • EDA con Pandas
  • Descripción estadística de datos
  • Visualización de datos para EDA
  • Casos prácticos de EDA
  • Análisis de datasets reales

Tema 11: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA CON PYTHON Y ANÁLISIS DE DATOS TEMPORALES.

  • Conceptos básicos de estadística
  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de dispersión
  • Estadística descriptiva con Pandas
  • Cálculo de estadísticas descriptivas
  • Visualización de distribuciones
  • Manejo de series temporales
  • Introducción a series temporales
  • Operaciones con series temporales en Pandas
  • Visualización de datos temporales
  • Gráficos de series temporales
  • Análisis de casos prácticos
  • Análisis de datasets temporales

FORMULARIO DE REGISTRO


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