Análisis avanzado de datos con Python - eLearning
450,00 EUR
- 30 hours
Libera el poder de los datos con el Análisis Avanzado de Datos usando Python y transforma información en bruto en conocimientos empresariales significativos. Este curso integral está diseñado para ayudarte a dominar las técnicas modernas de análisis de datos utilizando las bibliotecas más potentes de Python, incluidas NumPy, Pandas y Matplotlib.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel intermedio-avanzado
Acceso
1 año de acceso a la plataforma de aprendizaje
Más de 9 horas de videos a demanda
con más de 30 horas de estudio recomendadas
8 evaluaciones calificadas automáticamente
29 ejercicios prácticos guiados
4 tareas
y 55 cuestionarios de repaso
Certificación
Certificación de finalización del programa incluida

Resultados de aprendizaje
Al final de este curso, serás capaz de:
Manipulación
Utiliza Python para la manipulación y el análisis avanzado de datos
Pandas
Limpia, transforma y preprocesa conjuntos de datos complejos usando Pandas
NumPy
Realiza cálculos numéricos de forma eficiente usando NumPy
Matplotlib
Crea visualizaciones de datos significativas con Matplotlib
Exploratorio
Aplica técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para descubrir información valiosa
Formato de datos
Trabajar con formatos de datos estructurados y no estructurados
Decisión
Realiza análisis estadísticos para tomar mejores decisiones
Conjuntos de datos
Combina múltiples conjuntos de datos para obtener conocimientos analíticos más profundos
Resolución de problemas
Gana confianza para resolver problemas de datos del mundo real usando Python

Cronograma del curso
Análisis exploratorio de datos en Python
Lección 01
- ¿Qué es EDA?
- Perfilado de un conjunto de datos
- Resumen de variables categóricas
- Resumir variables cuantitativas
- Combinación de conjuntos de datos
- Reestructuración de conjuntos de datos
- Correlación
Análisis de datos confirmatorio en Python
Lección 02
- Introducción a CDA
- De la exploración a la confirmación
- Caso de estudio: pruebas A/B
- Comprobación de la normalidad
- Fundamentos de la regresión lineal
- Regresión con Stats Models
- Muestras independientes con prueba t
- Regresión múltiple
Pandas intermedio
Lección 03
- Introducción a Pandas intermedio
- Índice múltiple
- Fechas y horas
- Remuestreo
- Funciones de ventana
- Valores faltantes
- Reasignación de valores
- Expresiones regulares
Datos no estructurados en Python
Lección 04
- Descripción general de los datos no estructurados
- Preprocesamiento de imágenes
- Segmentación de imágenes
- Representación de la imagen
- Conceptos básicos de NLTK
- Acceso a corpus
- Procesamiento de corpus
- Análisis y etiquetado de corpus
Trabajar con APIs en Python
Lección 05
- ¿Qué es una API?
- Conceptos básicos de la API REST
- APIs REST en Python
- APIs de streaming en conceptos básicos
- APIs de streaming en Python
- Procesamiento de datos en streaming
- Mejores prácticas para tokens de API
Computación paralela con Dask
Lección 06
- Dask y computación paralela
- Dataframes de Dask
- Procesamiento de datos en Dask
- Operar con dataframes de Dask
- Visualización de dataframes de Dask
- Visualización del rendimiento con el panel de control de Dask
Seaborn intermedio
Lección 07
- Visualización de la distribución
- Temas personalizados y paletas de colores
- Fuentes personalizadas y anotaciones
- Jointpilot y Jointgrid
- Visualización de la regresión
- Facetgrid
Visualización interactiva con Plotly y Bokeh
Lección 08
- Visualizaciones estáticas vs dinámicas
- Conceptos básicos de Plotly
- Plotly Express en profundidad
- Objetos de gráfico
- Presentación de Bokeh
- Personalización de gráficos en Bokeh
- Personalización de diseños en Bokeh

¿Quién debería inscribirse en este programa?
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con los conceptos fundamentales de programación (variables, bucles, funciones)
- Tener conocimientos básicos de matemáticas o estadística es útil, pero no obligatorio
- Interés en el análisis de datos y la resolución de problemas
Aspirantes a analistas de datos y científicos de datos
Desarrolladores de software que hacen la transición a roles de datos
Analistas de negocio que trabajan con decisiones basadas en datos
Profesionales que buscan mejorar sus habilidades en Python y analítica
Declaraciones
Licencias y acreditación
Este curso se ofrece de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia
Política de equidad
Se anima a los candidatos a ponerse en contacto con AVC para recibir orientación y apoyo durante todo el proceso de adaptación.
Preguntas frecuentes

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