HERRAMIENTAS PARA DATA SCIENCE I INTRODUCCION PYTHON
Python ha alcanzado una posición destacada en el ámbito de la ciencia de datos, consolidándose como un lenguaje esencial para quienes quieren destacar en este ámbito. Su relevancia radica en su capacidad para abordar diversas etapas del ciclo de vida de los datos, desde la manipulación y limpieza hasta el análisis y la implementación de modelos predictivos.
La simplicidad y legibilidad inherentes a Python facilitan la rápida adopción por parte de los profesionales de diferentes disciplinas, no solo de programación. En el contexto de Data Science, Python se utiliza con frecuencia para aplicaciones de machine learning, procesamiento de datos a gran escala, visualización de datos y desarrollo de prototipos de proyectos.
En el ámbito laboral, la habilidad de programar en Python se ha convertido en un activo valioso, ya que muchas empresas buscan profesionales con experiencia en este lenguaje versátil y ampliamente adoptado. En resumen, la relevancia de Python en Data Science radica en su utilidad práctica, su versatilidad y su papel central en la evolución y el éxito de proyectos de análisis de datos.
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Descubre los módulos y conceptos clave
Cada uno de los módulos de este curso ha sido elaborado rigurosamente atendiendo a las necesidades actuales y futuras tanto de los profesionales como de las empresas.
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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.
Descripción
Durante este curso se sientan las bases para explorar en profundidad el mundo de la programación y la ciencia de datos. Este lenguaje versátil y fácil de aprender se convierte en la puerta de entrada al Stack PyData, una colección de herramientas esenciales para la manipulación y análisis eficiente de datos.
Desde la visualización de datos, que proporciona una representación gráfica comprensible, hasta el análisis de datos, donde se extraen patrones y se toman decisiones informadas, cada etapa en este viaje se construye sobre los cimientos de Python.
De esta forma, los alumnos no solo van a entender las complejidades de la programación, sino que también dominarán las habilidades necesarias para abordar desafíos analíticos con confianza y eficacia.
Objetivos
- Usa el lenguaje de programación Python para aplicaciones sencillas.
- Realiza análisis y procesamiento de datos.
- Utiliza técnicas de visualización de datos.
Metodología
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa, "Learning by doing", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
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