Curso de Análisis de Datos con Python

Uno de los lenguajes más ágiles y potentes para el análisis de datos con enormes posibilidades. 

 

Online: 300€ IVA inc

Características Principales

  • Duración: 50 horas
  • Precio: 300€ IVA inc
  • 10% Descuento a estudiantes y desempleados
  • 20% si te inscribes con otra persona
  • Bonificable a través de Fundae.

Descripción del curso:

 

Empresas como Amazon, Uber o Netflix, cimientan sus bases a través del Análisis de Datos. Este curso está especialmente orientado a desarrolladores con experiencia en Python que desean adquirir los conocimientos en el área de ciencia de datos. Se presenta una base sólida en el uso de las librerías Pandas, Matplotlib, Plotly y Sckitlearn para la elaboración de análisis exploratorios de datos, dashboards y modelos predictivos de clasificación

Adicionalmente profundizaremos en la regresión con el uso de algoritmos de Machine Learning a través de ejemplos, prácticas, exámenes y proyectos. A través de este recorrido serás un experto en el análisis de datos,  evaluarás tu conocimiento y podrás aplicarlo a proyectos reales del análisis de datos.

 

Publicado en noviembre de 2020

Horario flexible y acceso inmediato

50 horas 

Resolución de dudas

Bonificable a trabajadores y empresas

Temario y ficha descriptiva del curso:

Curso de Programación con Python

Temario del curso: 

Tema 1º : Introducción al análisis de Datos.

  • La Importancia del Análisis de Datos.
  • ¿Cómo las Compañías Modernas están utilizando análisis de Datos?
  • Términos Relacionados
  • Los Roles en la Ciencia de Datos
  • Ciencia de Datos con Python.
  • Instalación de Herramientas, Juyter notebooks, Anaconda y Google Colab

Tema 2º: Manipulación de Datos con Pandas.

  •  Fases del Preprocesamiento de Datos.
  •  Numpy.
  •  Series.
  •  Dataframes
  •  Limpieza de Datos con Pandas
  •  Agrupación de Datos con Pandas.
  •  Funciones Lamda y Apply
  •   Concat, Merge, Join
  •  Iterows, Vectorización y Numpy.
  •  Visualizaciones de datos que ofrece pandas
  •  4 Ejercicios Prácticos y un Proyecto Pandas

Tema 3º: Visualizaciones con matplotlib.

  •  Tablas vs Gráficos
  •  ¿Tipos de Gráficos cuando usar cada uno?
  •  Introducción a Matplotlib
  •  Tipos de Gráficos con Matplotlib
  •  Pandas y Matplotlib
  •  Gráficos de Dispersión y Línea con Seaborn
  •  Gráficos de Distribución con Seaborn
  •  Gráficos categóricos con Seaborn
  •  Mapas de Calor con Seaborn
  •  Grids con Seaborn
  •  Bar Chart Race
  •  2 Ejercicios y un Proyecto

Tema 4º: Dashboard de visualizaciones con plotly y dash.

  •  Introducción a Plotly
  •  Plotly express vs Plotly go
  •  Gráficos Lineales con Plotly
  •  Gráficos de Barra
  •  Gráficos de Mapa
  •  Introducción a Dash
  • Filtrado de Datos con Dash
  • Dashboard dinámico con plotly y dash

Tema 5º : Estadísticas para Analistas de Datos.

  •  Estadística Descriptiva
  • Análisis de Datos Exploratorio y Visualizaciones
  •  Varianza, Desviación Estándar y
  •  Tipos de Variables: Cuantitativas y Cualitativas
  •  Distribuciones de Frecuencia
  •  Coovarianza y Corelacion
  •  Mediana, Moda y Media
  •  Ejercicio EDA Titanic

Tema 6º: Algoritmos supervisado Machine Learning con Scikit learn.

  •  Introducción al Machine Learning.
  •  Tipos de Machine Learning.
  •  Regresión Lineal
  •  Regresion Múltiple
  •  Support Vector Machines
  •  Decision Trees and Random Forest
  •  Algoritmos aplicados al EDA del Titanic

Tema 7º: Algoritmos no supervisado Machine Learning con Scikit learn.

  •  Introduccción a los algoritmos no supervisados
  •  K-Means Clustering
  •  PCA
  •  T-SNE
  • Casos de Estudio.
  •  Predicción Precios AirBnB
  • Práctica COVID-19

 

  •  Adquirir conocimientos sobre los procesos de captura, extracción, manipulación y conversión de datos en diferentes entornos.
  • Dominar los diferentes métodos de visualizaciones de datos.
  • Aplicar un EDA (Análisis Exploratorio de Datos)
  • Construir Modelos Predictivos de Machine Learning que permitan transformar los datos en decisiones

 

 

  • El curso tiene un coste de 300€ exentos de IVA en modalidad Online

Una vez inscrito, el alumno se le enviará un correo recordatorio con la fecha de inicio y el lugar de impartición del curso. 

Requisitos del curso: 

  • El curso está especialmente dirigido a desarrolladores con experiencia previa en Python, por lo que es necesario disponer una base en dicho lenguaje de programación.
  • Se requiere disponer de conexión a Internet. 
  • Se recomienda disponer de una asistencia mínima del 80% para el correcto aprovechamiento de la materia. 

Este curso puede ser bonificable para trabajadores y empresas:

  • La empresa  podrá solicitar la bonificación del curso a través de FUNDAE (Antigua Fundación Tripartita) 
  • Culture Lab facilitará a la empresa solicitante la documentación necesaria para que la empresa pueda dar de alta el proceso de bonificación del curso.
  • El curso dispone de una bonificación máxima aplicable del 100% en modalidad Telepresencial siempre y cuando la empresa disponga de los créditos necesarios para solicitar la bonificación.

El crédito disponible para las empresas durante el presente ejercicio se calcula a partir de dos datos: lo cotizado por la empresa en concepto de Formación Profesional en el año anterior y el tamaño de su plantilla, que determinará el porcentaje del importe cotizado al cual tiene derecho la empresa:

  •  Empresas de 1 a 9 trabajadores: 100%.
  •  De 10 a 49 trabajadores: 75%.
  •  De 50 a 249 trabajadores: 60%.
  •  De 250 o más trabajadores: 50%.

 

  • Durante la impartición del curso Culture Lab se encargará  de los controles de asistencia diarios de los alumnos, así como de las encuestas de evaluación finales, las cuales serán entregadas al responsable de la empresa al finalizar el curso. 

 

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