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Análisis de Datos con Pandas

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*Precio en dólares

¡50% DE DESCUENTO!

Duración: 12 horas.

Modalidad: A tu ritmo. Aprende cuando tú quieras, sin fechas ni horarios establecidos.

Resumen

Este curso busca dotar a los participantes de las habilidades principales para el análisis de datos empleando librerías de Python, por medio de la programación orientada a la manipulación de DataFrames.

El contenido de cada lección busca familiarizar a los perfiles que trabajan con datos con los procesos de carga, inspección, limpieza y transformación de datos para la automatización de procesos y obtención de conclusiones a partir de la información disponible.

Adicionalmente, se contará con espacios prácticos para fortalecer los conocimientos adquiridos y desarrollar código por cuenta propia, trabajando con datasets provenientes de Spotify, Yahoo Finance, entre otros.

Importancia

La generación continua de información, hace necesario el desarrollo de habilidades enfocadas en la manipulación de datos. El entorno empresarial requiere de perfiles capaces de analizar información para la toma de decisiones efectivas. Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación con mayor demanda en el mundo de los datos.

Objetivos de aprendizaje:
  1. Reconocer las principales características de las librerías de Python para el análisis de datos.
  2. Leer, escribir e identificar el tipo de datos en los DataFrames con la finalidad de garantizar una correcta lectura de los archivos.
  3. Transformar los conjuntos de datos a partir de la creación y modificación de las dimensiones del DataFrame.
  4. Emplear técnicas de filtrado, agregación y ordenamiento de datos para desarrollar un análisis descriptivo.
  5. Examinar las operaciones disponibles para datos de tipo string y datetime para el perfilamiento de datos.
  6. Combinar datos de múltiples fuentes para complementar con mayor información los procesos de manipulación y análisis de datos.
Dirigido a:

Todo el público interesado en trabajar con Python para el análisis y manipulación de datos.

Beneficios
  • Aplica nuestra metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).
  • Aprende a usar una de las herramientas más empleadas dentro del mundo laboral de la mano de instructores experimentados.
  • Revisa el contenido de las sesiones al acceder al material audiovisual y complementario por tiempo ilimitado.

Lecciones

1. Introducción a NumPy y Pandas

  • NumPy: Arreglos multimensionales
  • Operaciones con arreglos de NumPy
  • Introducción a pandas: Series
  • Pandas DataFrames

2. Lectura y escritura de archivos

  • Tipos de datos en pandas
  • Lectura de archivos txt y csv
  • Lectura de archivos Excel
  • Escritura de archivos

3. Trabajando con DataFrames

  • Indexado y selección
  • Crear y renombrar columnas
  • Eliminar filas y columnas
  • Modificar valores en el DataFrame

4. Manipulación de datos

  • Transformación de datos (apply y lambda)
  • Filtrado condicional
  • Agregación de datos
  • Ordenamiento del DataFrame

5. Operaciones con datos tipo string y datetime

  • Combinar y modificar de textos
  • Extracción y búsqueda de textos
  • Funciones útiles para analizar textos
  • Trabajando con datos de fechas y horas

6. Combinar DataFrames

  • Concatenar DataFrames
  • Tipos de uniones (joins)
  • Uniones (joins) – left y right
  • Uniones (joins) – inner y outer

Instructor

MSc. Paúl Córdova

Coordinador de Productos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec.

Economista con mención en econometría de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Quito y Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, campus Madrid.

Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

Detalles importantes

Conocimientos previos:

Requisitos de software:

  • Cuenta en Databricks Community Edition (gratuita)
  • Un navegador Chrome o Firefox
  • Acceso a Internet

Requisitos de hardware:

  • Un equipo con al menos: 4GB de RAM y 2 CPUs

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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