[ATD-060] Utilidades Python

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

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
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
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
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
Expresiones Regulares (RegEx)
1. Sintaxis y métodos para trabajar con RegEx en Python
2. Uso de caracteres especiales y patrones de búsqueda
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
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
Cálculos Estadísticos
1. Aplicación de técnicas de cálculo estadístico básico y avanzado para el análisis de datos