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Temario del curso
Día 1:
Repaso sobre fundamentos básicos de Python y del procesamiento de datos
Introducción a NumPy
- Creación de matrices mediante NumPy
- Operaciones habituales con estructuras matriciales
- Uso de funciones vectorizadas (ufuncs)
- Comprensión sobre vistas y sistemas de propagación en arrays de NumPy
- Aprovechamiento de alternativas libres de ciclos para optimizar el rendimiento.
- Técnicas avanzadas de depuración basadas en cProfile para mejorar desempeño.
Procesamiento de datos a través de Pandas
- Aplicación práctica de técnicas vectorizadas en entornos pandas
- Manejo completo de estructuras informativas desordenadas.
- Estructuración y depuración por criterios predefinidos.
- Realización de transformaciones colectivas y reagrupamientos.
- Evaluaciones matemáticas orientadas a series temporales.
Diseño gráfico aplicando Matplotlib
- Construcción e impresión de diagramas básicos con Matplotlib.
- Aplicación de este software directamente desde Pandas.
- Criterios para elaborar visuales atractivos y funcionales.
- Inclusión gráfica en documentos Jupyter Notebook.
- Visión general sobre alternativas existentes dentro del ecosistema Python.
Día 2:
Más librerías complementarias para procesamiento informático
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Síntesis del aprendizaje y orientaciones posteriores
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Python y de análisis de datos
Público objetivo
- Desarrolladores en Python
- Analistas especializados en información
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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Reseñas (1)
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática