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Workshop Análisis de Datos con Python

TecGurus
CUM LAUDE

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Taller intensivo

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    15h

  • Duración

    3 Días

  • Prácticas en empresa

  • Envío de materiales didácticos

  • Clases virtuales

Aprende a analizar datos con Python

Python es actualmente uno de los lenguajes de programación más potentes, más fáciles de comprender y a la vez, uno de los más utilizados en la Ciencia de Datos.

Es por ello que una de las profesiones con mayor demanda en la actualidad, y con mayor proyección de crecimiento en los próximos años es el científico de datos, pues sin duda estos profesionales son el nuevo pilar en toda industria para una nueva forma de hacer negocios y tomar decisiones.

Durante este workshop nuestros consultores expertos te guiarán de manera 100% práctica para que logres manejar Python aplicado en la Ciencia de Datos, también aprendeas a recorrer las Bibliotecas Numpy, Pandas y Matplotlib.

Acerca de este curso

• Dominar la herramienta más utilizada en Ciencia de Datos: Anaconda.
• Manejar las librerías Pandas, Numpy y Matplotlib.
• Llevar a cabo análisis precisos y potentes.

• Comprender el significado y uso de los DataFrames en Ciencia de Datos.
• Al finalizar el workshop tendrás bases sólidas para aplicar a puestos de Data Analist y Data Scientist. con Python & Django el framework más potente y popular del mundo, esto basado en la constante práctica de las funcionalidades enseñadas a lo largo del workshop.

A desarrolladores en el campo de T.I. con ganas de superarse o personas interesadas de iniciar su carrera en el mundo de la programación, contamos con cursos desde nivel básico hasta avanzado.

-Conocimientos de programación orientada a objetos con Python.
-Conocimientos básicos de Matemáticas y Estadísticas.
-Se recomienda el workshop Programación Orientada a Objetos con Python.
-Contar con conexión a Internet estable.

Obtendrás las herramientas necesarias para desarrollarte rápidamente en la industria del desarrollo de software.

Además al finalizar nuestro curso se te otorga un Diploma donde se mencionan los temas aprendidos durante el mismo con valor curricular.

Estamos comprometidos con lo profesional.
Buscamos ofrecer un servicio excelente y eficiente, acompañado de un trato digno, amable y eficaz, con el fin de que logres tus objetivos.

Asegura un mejor posicionamiento en tu empresa.

Te contactaremos a través de WhatsApp / email, para atender tus dudas y brindarte información acerca del curso de tu interés con el objetivo de que logres incrementes tus conocimientos.

• Grupos Reducidos.
• Interactividad directa con profesionales en T.I.
• Bolsa de Trabajo.
• Consultor Experto.
• Curso 100% Práctico.
• Practicas acorde a la industria.
• Acceso a más de 30 Talleres en Línea sin Costo.
• Acceso exclusivo a nuestros GuruDay en Vivo en Línea.
• Garantía de Aprendizaje.
• + 10 Años de Experiencia en el Sector T.I.

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Este centro lleva 12 años en Emagister.

Materias

  • Python y Data Science
  • Entorno Anaconda
  • Python Notebook vs Python
  • Jupyter Notebook y entorno
  • Range
  • Diccionarios y Tuplas
  • Array vs List
  • NumPy
  • Dataframe
  • Scatter plot
  • Histogram
  • Operaciones comparativas
  • Entrada de Datos (Inputs)
  • Tipos de datos

Profesores

Gerardo Alberto Guerrero Gomez

Gerardo Alberto Guerrero Gomez

Director General

Programa académico

1.- Introducción a Python
1.1 Python y Data Science
1.2 Entorno Anaconda
1.3 Python Notebook vs Python
1.4 Jupyter Notebook y entorno
1.5 Variables y estructura de datos
1.6 Entrada de Datos (Inputs)
1.7 Tipos de Datos
1.8 Operaciones aritméticas
1.9 Operaciones comparativas

2.- Operaciones lógicas
2.1 Condicionales
2.2 Listas
2.3 Índices y Slicing
2.4 Operaciones en listas
2.5 Matrices
2.6 Bucle while y For
2.7 Range

3.- Manipulación de Variables
3.1 Funciones
3.2 Argumentos
3.3 Valor de retorno
3.4 Diccionarios y Tuplas

4.- Introducción a bibliotecas
4.1 Math
4.2 Numpy
4.3 Array vs List
4.4 Producto escalar
4.5 Seed
4.6 Arreglos multidimensionales
4.7 Funciones estadisticas

5.- Pandas
5.1 Series
5.2 Dataframe
5.3 Read
5.4 Datasets
5.5 Manejo de datasets
5.6 Missing Values

6.- Introducción a Matplotlib
6.1 Plots
6.2 Arreglos
6.3 Bar plot
6.4 Histogram
6.5 Boxplot
6.6 Pie plot
6.7 Scatter plot

Información adicional

-Lograr autonomía en Python -Desplegar una aplicación en PythonAnywhere.

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