Programación en Python

Módulo 1: Funcionalidades de Pandas para el trabajo con DataFrames

• Introducción a Pandas
  • Estructuras básicas de datos: Series y DataFrame
• Operaciones con DataFrames
  • Lectura y escritura de datos (CSV, Excel, etc.)
  • Operaciones básicas: selección, filtrado e indexado
• Modificación de datos
  • Adición y eliminación de columnas y filas
  • Edición de valores dentro del DataFrame
• Agregación y agrupamiento de datos
  • GroupBy
  • Operaciones como suma, promedio, etc.
• Unión y combinación de DataFrames
  • merge, join, concat
• Manejo de datos faltantes
  • Detección de valores ausentes
  • Estrategias para completar los datos que faltan

Módulo 2: Optimización del tiempo de ejecución del programa

• Introducción a la optimización
  • Importancia de la optimización en el desarrollo de software
• Optimización del código
  • Uso de estructuras de datos eficientes
  • Evitación de cálculos repetidos
  • Optimización de bucles
• Optimización con Pandas
  • Uso de la vectorización en las operaciones
  • Evitar el uso excesivo de apply y funciones lambda
  • Manejo eficiente de grandes volúmenes de datos
• Simplificación del código mediante la creación de funciones
  • Definición y utilización de funciones
  • Refactorización del código

Módulo 3: Trabajo con la librería NumPy

• Introducción a NumPy
  • Importación de la librería
  • Estructura básica: ndarray
• Operaciones con arrays
  • Creación y modificación de arrays
  • Indexado y segmentación de arrays
• Funciones matemáticas y estadísticas
  • Operaciones aritméticas básicas
  • Funciones de agregación y análisis estadístico
• Álgebra lineal
  • Multiplicación de matrices
  • Determinante y matriz inversa
• Trabajo con datos multidimensionales
  • Arrays de 2, 3 o más dimensiones
  • Transformaciones de forma en los arrays
• Integración con otras librerías

Módulo 4: Creación de gráficos en Excel mediante Python

• Introducción a openpyxl y xlsxwriter
• Generación de gráficos en Excel
  • Creación de gráficos simples: lineales, de barras, etc.
  • Formateo personalizado de los gráficos
• Exportación de gráficos en formato imagen (PNG)
  • Uso de matplotlib para generar gráficos
  • Guardado de los gráficos como archivos PNG
• Creación de gráficos avanzados en Excel
• Automatización de informes
  • Elaboración automatizada de informes que incluyan gráficos
  • Integración de Pandas con openpyxl/xlsxwriter