Duración: El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.
Modalidad: El curso se realiza en modalidad 100% online en directo
Precio: Curso bonificable por la Fundación Tripartita.
Amplia tus conocimientos y adquire herramientas de gestión que faciliten el acceso a un puesto de trabajo o permitan optar a una mejora profesional.
Aumenta tu red de contactos profesionales y haz networking.
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.
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.
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.
Usa el lenguaje de programación Python para aplicaciones sencillas.
Realiza análisis y Procesamiento de datos.
Utiliza técnicas de visualización de datos.
Duración: El curso tiene una duración de 30 horas lectivas.
Días de clase: Del 1 al 14 de diciembre.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.
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.
El stack PyData.
Introducción a Jupyter notebooks.
Introducción a Numpy.
Introducción a Pandas.
Estadística en Python.
Objetivos de la visualización de datos.
Tipos de gráficos.
Gráficos básicos en Python.
Ajustes cosméticos.
Mapas en Python.
Librerías avanzadas de visualización.
Ingesta y procesado de datos.
Diagnóstico de calidad de datos.
Agrupación de variables.
Distribución de variables.
Comparaciones.
Herramientas adicionales.
Procesado de datos.