Curso: Ciencia de datos con Python preparación para el certificado PCED-30-0x, organizado por el Cibernarium de Barcelona Activa e impartido por Aula Virtual.
Duración: 36 horas
Fechas/horarios Edición 1:
- 1ª sesión: Lunes, 24/02/25 (09:30-13:30h)
- 2ª sesión: Miércoles, 26/02/25 (09:30-13:30h)
- 3ª sesión: Viernes, 28/02/25 (09:30-13:30h)
- 4ª sesión: Lunes, 03/03/25 (09:30-13:30h)
- 5ª sesión: Miércoles, 05/03/25 (09:30-13:30h)
- 6ª sesión: Viernes, 07/03/25 (09:30-13:30h)
- 7ª sesión: Lunes, 10/03/25 (09:30-13:30h)
- 8ª sesión: Miércoles, 12/03/25 (09:30-13:30h)
- 9ª sesión: Viernes, 14/03/25 (09:30-13:30h)
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.
Un curso muy recomendable, el profesor Daniel Castillo para mi ha sido un profesor genial que en relativamente poco tiempo nos ha enseñado muchísimo. Ha sido muy bueno en calcular el tiempo y el material, ha ido muy al grano en las explicaciones y para mí pudia haber seguido más tiempo para profundizar más. El examen para sacar necesitaría más tiempo, pero ha sacado los temas más esenciales. Un absoluto 10!!!
El curso es muy completo en su versión preparatoria; y la atención del Docente con respecto a dudas y preguntas ha sido de gran ayuda. Gracias Danilo!
Ha sido un curso muy interesante, y se agradece muchísimo que cada X tiempo se le agreguen más horas de clase, ampliando la comprensión de Python y todo lo que le rodea.
Gracias Daniel y equipo.
Le estoy muy agradecido a Daniel sus clases, donde hemos podido aprender y repasar conceptos y estructuras para seguir con el aprendizaje personal.
Bien con las explicaciones, bien con los ejemplos, un contenido completo.
En cuanto pueda repito con Daniel más cursos sobre DATA.
Gracias.
Ha sido un gran curso, las explicaciones muy claras, y con la ayuda de Daniel para entender paso a paso todos los conceptos, muchas gracias. Se ha hecho corto, ojalá puedan hacerse estos cursos un poco más largos.
Daniel es un gran profesor, he hecho dos cursos de Python y uno de SQL con él y he aprendido mucho en todos. Es capaz de transmitir de forma muy clara los conceptos y lo más importante, se toma todo el tiempo necesario para explicar y da lugar a la participación y aportes de los alumnos. Un crack. Recomiendo este curso y espero sumarme a otros más adelante
Muy agradecida por el curso de Python y por las explicaciones de Daniel, que han sido siempre claras y precisas. Es un excelente comunicador, y seguirle en clase cada día ha sido muy sencillo. Como ya han comentado algunos compañeros y compañeras, el curso se ha hecho corto, y nos hemos quedado con ganas de seguir profundizando en este mundo de la mano de Daniel.
Curso excelente. Realmente aprendí bastante. El profesor introduce poco a poco los nuevos conceptos lo que facilita hacer de forma independiente todos los ejercicios durante las 4 horas de cada clase y así realmente aprovechar todo el tiempo invertido en las clases. Muchas gracias.