Duración.

• 2 módulos .

• 30 horas .

• Sesiones diarias de lunes a viernes.

• Del lunes 20 de julio al viernes 7 de agosto de 15:00 a 17:00 horas (tiempo de la CDMX).

Requisitos del participante.

• Experiencia en programación orientada a objetos en cualquier lenguaje, preferentemente Python.

• Nociones básicas de bases de datos.

Requisitos de equipo .

• Procesador a 64 bit con virtualización habilitada desde el BIOS.

• 6 GB RAM.

• Windows 10, Mac OS X o alguna distribución de GNU/Linux.

• 15 GB disponibles de almacenamiento.

Temario.

py301: Introducción a herramientas de análisis de datos y cómputo científico con Python

1. Introducción.

2. Conceptos básicos de Numpy.

3. Gestión de arreglos de Numpy.

4. Operaciones básicas con arreglos de Numpy.

5. Herramientas para arreglos de Numpy.

6. Álgebra líneal con Numpy.

7. Creación de tipos de datos personalizados.

8. Gestión y análisis de datos con Numpy.

9. Introducción a Pandas.

10. Introducción a los proyectos Scikit.

11. Introducción a Matplotlib.

12. Introducción a networkX.

13. Introducción a NLTK.

14. Caso de uso: analisis de tuits.

15. Matemáticas simbólicas con Sympy.

py311 Tratamiento y visualización de datos con Pandas y Matplotlib.

1. Sicpy y Numpy.

2. Introducción a Pandas.

3. Tipos de datos en Pandas.

4. Operaciones básicas.

5. Operaciones de adición.

6. El método merge.

7. El método filter.

8. El método apply.

9. El método groupby.

10. Métodos de enmascaramiento.

11. Gestión de datos.

12. Limpieza de datos faltantes.

13. Transformaciones.

14. Índices y multi-índices.

15. Extracción y almacenamiento de datos.

16. Visualización de datos con pandas.

17. Introducción a Matplotlib.

18. Gráficas estadísticas.

19. Grafícas en 3D.

20. Procesamiento de imágenes.

21. Cómputo paralelo con Dask.

Material incluido.

• Apuntes en línea de libre acceso.

• Sesiones en vivo.

• Acceso exclusivo a las grabaciones de las sesiones.

Diplomas.

• Se otorgará un diploma de asistencia a quienes hayan acudido al menos al 80% de las sesiones.

REGISTRO CERRADO.

O pueden enviar un correo con sus datos y comprobante de pago a contacto@pythonista.io