Curso: Ciencia de datos con Python preparación para el certificado PCED-30-0x, organizado por el Cibernarium de Barcelona Activa e impartido de manera presencial en la C/ Roc Boronat, 117.
Duración: 36 horas
Fechas/horarios Edición 4:
- 1ª sesión: Martes, 01/07/25 (15:00-19:00h)
- 2ª sesión: Jueves, 03/07/25 (15:00-19:00h)
- 3ª sesión: Lunes, 07/07/25 (15:00-19:00h)
- 4ª sesión: Viernes, 11/07/25 (15:00-19:00h)
- 5ª sesión: Lunes, 14/07/25 (15:00-19:00h)
- 6ª sesión: Miercoles, 16/07/25 (15:00-19:00h)
- 7ª sesión: Viernes, 18/07/25 (15:00-19:00h)
- 8ª sesión: Lunes, 21/07/25 (15:00-19:00h)
- 9ª sesión: Miercoles, 28/07/25 (15:00-19:00h)
Curso gratuito de Python que sirve de preparación de la certificacion de Python Institute PCED-30-0X, como formador de SlashMobility en el Cibernarium de Barcelona Activa.
Temario:
- Comprender los fundamentos del análisis de datos.
- Saber cómo adquirir y preparar datos para su uso.
- Datos estructurados y no estructurados.
- Métodos de escalado y codificación.
- Validación e integridad de los datos.
- Introducción a las bibliotecas esenciales para trabajar con datos:
- Pandas, Vaex, Polars, Dask.
- Modin, PySpark, Koalas.
- Bibliotecas adicionales necesarias:
- Numpy, Openpyxl, Xlrd/xlwt, Scikit-Learn, DataTables.
- Instalar las bibliotecas en el ordenador (pip o conda).
- Fuentes de datos:
- Archivos CSV, Excel, JSON, PDF.
- Bases de datos relacionales.
- Datos de páginas web con extracción automatizada básica.
- Estructuras de datos en Python:
- Listas, tuplas y conjuntos.
- Bucles, condiciones y funciones.
- Introducción a las matrices con Numpy.
- Introducción a consultas en bases de datos SQL:
- Seleccionar, insertar, actualizar, eliminar.
- Conexión de Python con bases de datos.
- Conexión de Python con SQL Server.
- Conectar con fuentes de datos usando estructuras de datos tipo tabla.
- Transformar datos en una tabla con Pandas:
- Apilar, des-apilar, reorganizar, reemplazar, cambiar tipo de datos.
- Tratamiento de valores nulos (eliminar, rellenar, identificar).
- Eliminar filas duplicadas.
- Cambiar nombres de columnas.
- Unir y combinar tablas.
- Indexación y ordenación.
- Crear o modificar nuevas columnas en una tabla de datos.
- Visualización de datos en una tabla:
- Ver primeras y últimas filas, filtrar, hacer consultas, tablas dinámicas.
- Estadística y cálculos sobre datos:
- Suma, máximo, mínimo, promedio, contar, acumulados.
- Mediana, percentiles, clasificación, dispersión, correlación.
- Agrupaciones y resúmenes.
- Representación gráfica para comunicar resultados:
- Introducción a Matplotlib, Seaborn y Bokeh.
- Gráficos básicos: líneas, barras y circulares.
- Gráficos avanzados: dispersión y mapas de calor.
- Buenas prácticas y personalización de gráficos.
- Exportar datos desde una tabla de Pandas:
- Archivos de texto, CSV, Excel.
- Análisis predictivo con Python:
- Introducción al aprendizaje automático.
- Introducción a la regresión lineal (y=ax+b, r²).
- Scikit-learn para modelos de regresión.
- Crear un modelo predictivo.
- Representación en gráficos de dispersión.
Daniel Castillo.
Fue un curso en el que aprendí mucho y el profesor se hacía entender muy bien, un 10/10. Gracias Daniel
Excelente el Taller y sobre todo como lo explica Daniel, hace de algo que puede ser un poco denso y complicado en algo ameno y divertido, un genio, ojala pueda dar con otros cursos dados por el.
Un curso muy detallado y con los tiempos justos para poder seguir el temario. He apreciado las explicaciones de conocimientos más básicos de python que se han ido dando quando eran necessarias.
Mi iniciación en el mundo de la minería de datos ha sido con el curso de Daniel «Ciencia de datos con Python».
Paralelamente, realicé el curso «Visualización de datos con Power BI usando scripts en Python», que me proporcionó una visión general sobre cómo seleccionar datos de diferentes fuentes, homogeneizarlos y prepararlos para su posterior análisis, así como sobre cómo presentar los resultados para la toma de decisiones.
Curso 100 % productivo y recomendable.