/
[ATD-060] Utilidades Python

[ATD-060] Utilidades Python

Apr 23, 2025

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.

 

Pedir más Información

Pedir más Información

Volver a Pronoide

Volver a Pronoide

 

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

 

 

Documentación Recomendada

Python Essentials
Steven F. Lott
Junio 2015 | 298 páginas

https://www.packtpub.com/product/python-essentials/9781784390341?_ga=2.227341853.1896028933.1664882314-1244617662.1663145549