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Programa

Herramientas para Data Science I. Introducción a Python

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Conoce el lenguaje más potente e intuitivo

Duración: El curso tiene una duración de 20 horas lectivas.

Horario: Viernes de 16:30 h. a 21:30 h. y sábados de 9:00 a 14:00h.

Precio: Curso bonificable por la Fundación Tripartita.

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Python es un lenguaje versátil y fácil de aprender gracias a su sintaxis que permite extraer, visualizar y analizar datos, siendo el que más proyección y acogida está teniendo en el mundo de la Ciencia de Datos. 

CONCEPTOS
CLAVE
1
INTRODUCCIÓN A PYTHON
2
INTRODUCCIÓN AL STACK PYDATA
3
VISUALIZACIÓN DE DATOS
4
ANÁLISIS DE DATOS
Matrícula
Categoría:

Tecnología de la Información

Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 31/01/2020
Fin Preinscripción: 31/01/2020
Precio: 390€
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Descripción

Para cualquier persona interesada en iniciar una carrera profesional en el mundo de Data Science, ya sea como persona técnica, o como persona encargada de gestionar un equipo de Data Scientists, el tener un conocimiento práctico de como usar las herramientas disponibles es fundamental. A estos efectos, el lenguaje de programación Python es el que mayor potencial tiene como lenguaje mayoritario.

Información

Objetivos

  • Usa el lenguaje de programación Python para aplicaciones sencillas.

  • Realiza análisis y Procesamiento de datos.

  • Utiliza técnicas de visualización de datos.

Duración y sede

Duración: El curso tiene una duración de 20 horas lectivas

Horario: El curso se impartirá los viernes de 16:30 h. a 21:30 h. y los sábados de 9:00 h. a 14:00 h

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia

PROFESORES

MÓDULOS

INTRODUCCIÓN A PYTHON
  • Descripción del lenguaje.

  • El IDE Spyder.

  • Intérprete y scripts.

  • Tipos de variables.

  • Estructuras de datos básicas.

  • Flujo de control.

  • Funciones.

  • Clases.

  • Scripts avanzados.

  • Estructuras de datos avanzadas.

INTRODUCCIÓN AL STACK PYDATA
  • El stack PyData.

  • Introducción a Jupyter notebooks.

  • Introducción a Numpy.

  • Introducción a Pandas.

  • Estadística en Python.

VISUALIZACIÓN DE DATOS
  • Objetivos de la visualización de datos.

  • Tipos de gráficos.

  • Gráficos básicos en Python.

  • Ajustes cosméticos.

  • Mapas en Python.

  • Librerías avanzadas de visualización.

ANÁLISIS DE DATOS
  • Ingesta y procesado de datos.

  • Diagnóstico de calidad de datos.

  • Agrupación de variables.

  • Distribución de variables.

  • Comparaciones.

  • Herramientas adicionales.

  • Procesado de datos.

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