Plan de Formación en Data Analytics con Pyton

Módulo 1 (10hrs): Manipulación de datos con Python

En este módulo se centran los esfuerzos en saber cómo tratar la información en los formatos más extendidos con los que se almacenan los datos que se quieren analizar. Estos formatos son XML, JSON, CSV o bien datos almacenados en bases de datos relacionales o no relacionales.

• Acceso a información en Bases de Datos noSQL: MongoDB
• Acceso a información en Bases de Datos relacionales: SQLite y MySQL
• Gestión de fuentes de información: XML
• Gestión de fuentes de información: CSV y JSON
• Introducción al lenguaje de Programación Python.
• Caso práctico
  • Se trata de un curso práctico cuyo objetivo es adquirir destrezas en el uso de Python para procesar información que procede de diferentes fuentes y con la cual se quiere realizar análisis de datos, por lo en cada tema se harán múltiples ejercicios prácticos para asentar los conocimientos vistos.

Módulo 1 (10hrs): Data Analytics con Python

Dentro de las diferentes partes del ciclo del análisis de datos, se encuentra el procesamiento de la información y la visualización de los resultados obtenidos con el objetivo de interpretarlos. Para esta tarea Python dispone de potentes librerías entre las cuales se encuentran Numpy, Pandas y Matplotlib. Así mismo Python dispone de un conjunto de funciones estadísticas que facilitan la realización de diferentes tipos de análisis estadísticos.

• La librería Numpy.
• La librería Pandas.
• Visualización de resultados con Matplotlib.
• Otras herramientas de análisis estadístico.
• Caso práctico
  • Se trata de un curso práctico cuyo objetivo es adquirir destrezas en el uso de Python para procesar información que procede de diferentes fuentes y con la cual se quiere realizar análisis de datos, por lo en cada tema se harán múltiples ejercicios prácticos para asentar los conocimientos vistos