Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
En nuestro curso de Programación con Python, desde CERO, te enseñaremos a programar y estructurar datos, así como a realizar operaciones con String, analizar datos con Matplolib, manipular y explorar datos con Pandas y con Sweetviz.
Senior Data Business Consultant en NTT DATA
Especialista en Business Analytics. Ingeniero Estadístico Informático con especialización en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Ejecutivo con más de 7 años de experiencia en Marketing digital, Business Analytics y Data Science, en empresas como: NTT Data Europe & Latam, NEO CONSULTING, GRUPO EL COMERCIO, entre otras.
A nombre de WE Educación Ejecutiva con 30 horas académicas, IBM® Partner World y asociado a CCL.
La importancia de aprender Python
Ventajas de Python sobre otros lenguajes e interfaces de trabajo
Aplicaciones de Python y uso en las organizaciones
Explorando Python: palabras claves, identificadores y operadores aritméticos.
Taller 1: Instalación de Python en Anaconda y uso en Google Colab
Taller 2: Instalación de librerías en un notebook
Entrada y salida de datos con Python
Listas: Append, insert, pop, remove, clear
Tuplas, Diccionarios, Conjuntos
Textos, índices y slicing, lectura por teclado y variables
Funciones: Index, count, len, extend, reverse, sort, entre otros
Taller 3: Operaciones con String y Estructura de Datos
Conociendo la estructura de programación en Python
Ventajas del uso de estructuras selectivas y repetitivas
Estructura Selectiva: Simple, Doble, Múltiple y Anidada
Estructuras Repetitivas: For, While, Do-While
Interrumpiendo ciclos con break y continue
Taller 4: Aplicación de estructuras selectivas para la toma de decisiones lógicas
¿Qué es una función?
Sintáxis de una función y procedimientos, variables locales y globales
Aplicación de funciones y procedimientos
Comprensión de listas y funciones lambda
Documentación del código y llamada de funciones en módulos
Taller 5: Creación de mi primera función en Python
Uso de librería Pandas, Series y Dataframes
Lectura y escritura de múltiples formato de datos: txt, csv, xlsx, parquet, entre otros
Creación de campos y uso de sentencias: group by, delete, drop, entre otros.
Combinación y cruce de Datasets
Análisis Estadístico de Datos con Pandas
Taller 6: Exploración de datos de un caso de negocio con Pandas
Entendiendo la librería de Matplotlib y Seaborn
Creación y manipulación de gráficos con Matplotlib y Seaborn
Tipos de visualizaciones de gráficos según Comparación, Relación, Distribución y Composición
Gráficos univariados, bivariados y multivariados
10 mejores técnicas para la visualización de datos
Taller 7: Exploración automática de datos con Sweetviz
Diseñarás un modelo de análisis de datos con Python, realizando análisis exploratorios para seleccionar las variables más importantes a fin de crear un modelo analítico y una propuesta de despliegue de negocio. Al finalizar el curso habrás aplicado técnicas estadísticas de Python y Machine Learning a un caso de negocio real, las cuales te permitan generar hallazgos relevantes en el análisis de datos e impacto en los KPI's del negocio.