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[ATD-050] Utilidades Python

[ATD-050] Utilidades Python

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Last updated: Dec 18, 2024

Este curso cubre herramientas esenciales para análisis y manipulación de datos, incluyendo NumPy para arrays y matrices, Matplotlib para visualización, y Pandas para gestión de datos. También abarca RegEx para búsquedas avanzadas, manejo de archivos en diversos formatos (PDF, Word, Excel), conexión con MySQL, y cálculos estadísticos.

Duración:                     20 horas

Perfil:                            Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa  está destinada a programadores, analistas de datos y administradores de sistemas que deseen aprender a realizar pequeñas utilidades con Python y mejorar sus capacidades en la manipulación y visualización de datos.

Requisitos previos 

Los alumnos deben tener conocimientos básicos de programación en Python, familiaridad con conceptos de matemáticas y estadísticas, y conocimiento básico de bases de datos y SQL.

Objetivos

  • Utilizar bibliotecas de Python como NumPy, Matplotlib y Pandas para análisis de datos.
  • Desarrollar habilidades en la creación y manipulación de arrays, matrices, y dataframes.
  • Implementar visualizaciones efectivas de datos utilizando Matplotlib.
  • Conectar Python con bases de datos MySQL para realizar operaciones CRUD (crear, leer, actualizar y eliminar).
  • Uso de expresiones regulares para búsqueda y filtrado de datos.
  • Leer y manipular archivos en diferentes formatos (PDF, Word, Excel, JSON, YML).
  • Realizar cálculos estadísticos básicos y avanzados para el análisis de datos.


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Contenido

  1. Librerías Python: NumPy
    1. Introducción a NumPy y su uso en análisis numérico
    2. Creación y modificación de arrays multidimensionales
    3. Funciones y constantes de NumPy
    4. Manipulación de matrices y operaciones matemáticas
  2. Librerías Python: Matplotlib
    1. Introducción a Matplotlib y su módulo Pyplot
    2. Creación de gráficos y visualizaciones
    3. Personalización de funciones, métodos y estilos gráficos
  3. Librerías Python: Pandas
    1. Introducción a Pandas para el análisis de datos
    2. Creación y manipulación de Series y DataFrames
    3. Operaciones sobre columnas: agregar, modificar y eliminar datos
    4. Filtros y búsquedas avanzadas en conjuntos de datos
  4. MySQL Connector
    1. Conexión a bases de datos MySQL desde Python
    2. Inserción, recuperación y eliminación de elementos en bases de datos
    3. Modificación de registros y conexión de Pandas a MySQL para análisis
  5. Expresiones Regulares (RegEx)
    1. Sintaxis y métodos para trabajar con RegEx en Python
    2. Uso de caracteres especiales y patrones de búsqueda
  6. Formateo de Cadenas de Texto
    1. Sustitución de valores y elementos en cadenas
    2. Alineación y métodos de validación de datos en texto
    3. Técnicas de unión y división de cadenas
  7. Utilidades para la Lectura y Manipulación de Archivos
    1. Búsqueda y lectura de datos en diversos formatos de archivo
    2. Manejo de archivos PDF, Word, Excel, JSON y YAML
  8. Cálculos Estadísticos
    1. Aplicación de técnicas de cálculo estadístico básico y avanzado para el análisis de datos


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Python Essentials
Steven F. Lott
Junio 2015 | 298 páginas

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