ANALISIS DE DATOS CON PYTHON Y SQL SERVER

1.- Bases de datos: SQL Server
· Comentar tipos de bases de datos: relacionales, NoSQL, soporte de Python
· Conexión con SQLServer a través de pyodbc
· Ejecución de consultas
o Consultas: Select, insert, update, delete
· Conexiones y cursores
o Ejecución de consultas
o Consultas parametrizadas
· Implementación de operaciones CRUD: créate, read, update, delete sobre objetos
· Tratamiento de excepciones

2.- Numpy
· Descripción y visión global de la librería
· Empleo de matrices de tipos numéricos: declaración y uso
· Operaciones matemáticas aplicables a matrices: algebraicas
· Operaciones estadísticas: percentiles, medias, varianzas, correlaciones, histogramas
· Soporte de álgebra lineal: resolución de ecuaciones, vectores propios
· Lectura/escritura de ficheros de datos matriciales
· Funciones de Estadística

3.- Pandas
· Descripción y visión global de la librería
o II. Estructuras de datos: Series, DataFrames, Panels
o III. Lectura/escritura de datos: CSV, Excel, JSON, bases de datos
o IV. Funcionalidades básicas
· Atributos
· Operaciones binarias (filtrado, comparaciones, combinaciones, rellenos, …)
· Estadísticas
· Aplicación de funciones de usuario
· Reindexaciones
· Ordenaciones
· Operaciones de reformateado
· Empleo de tablas Pivot
· Series temporales

4.- Matplotlib
· Descripción y visión global de la librería
o II. Estructura de un gráfico
o III. Medios de generación de gráficos: PDF, SVG, interactivo
o IV. Definición del formato: escalas, colores, fuentes, tipos y ancho de línea, paneles, ejes no lineales (logarítmicos, …), rejillas
o V. Ciclo de vida de un gráfico
o VI. Tipos de gráficos
· Barras
· Líneas
· Áreas
· Tarta
· Histogramas
· Puntos dispersos
·Cajas
· Contornos
Sectores