Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
Python es un lenguaje de programación versátil conocido por su simplicidad y legibilidad. Pandas es un paquete Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series temporales. Numpy proporciona un soporte fundamental para la computación numérica con sus operaciones de matriz. Juntos, forman un ecosistema robusto para el manejo y análisis eficiente de datos en Python.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y analistas de datos de nivel intermedio Python que desean mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
- Cree una aplicación de análisis de datos con Pandas y NumPy.
- Realice operaciones avanzadas de organización, clasificación y filtrado de datos.
- Realice operaciones agregadas y analice datos de series temporales.
- Visualice datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
- Depurar y optimizar su código de análisis de datos.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Temario del curso
Día 1
Análisis de datos con pandas
- Usando datos vectorizados en pandas
- Disputa de datos
- Clasificación y filtrado de datos
- Operaciones agregadas
- Analizando series de tiempo
Visualización de datos
- Trazando diagramas con matplotlib
- Usando matplotlib dentro de los pandas
- Creando diagramas de calidad
- Visualización de datos en cuadernos Jupyter
- Otras bibliotecas de visualización en Python
Dia 2
Vectorizar los datos en Numpy
- Creando Matrices Numpy
- Operaciones comunes en matrices
- Usando ufuncs
- Vistas y difusión en matrices Numpy
- Optimizando el rendimiento evitando bucles
- Optimizando el rendimiento con cPerfil
Otras bibliotecas de Python para análisis de datos
- scikit-learn
- Scipy
- modelo de estadística
- RPy2
Requerimientos
Habilidades básicas de análisis de datos y Python
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Testimonios (1)
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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Nota: Utilizaremos la última versión de ArcGIS Pro.
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- Utilizar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y análisis de datos geoespaciales.
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- Automatizar flujos de trabajo mediante ModelBuilder y scripting en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y prácticas prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un curso personalizado, por favor contáctenos para organizarlo según sus necesidades específicas.
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- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilice Python secuencias de comandos para la automatización y el procesamiento de datos complejos.
- Aplique el modelado espacial para la resolución de problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadísticos para la interpretación avanzada de datos.
- Integre fuentes de datos externas y aproveche el análisis de datos espaciales en 3D.
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- Aplicar técnicas avanzadas de análisis espacial para resolver problemas geográficos complejos.
- Gestione grandes bases de datos espaciales y realice un control de calidad de los datos.
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- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y visualización de datos en GIS.
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- Desarrollar herramientas de geoprocesamiento personalizadas basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de optimizar tareas.
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QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar datos espaciales, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan en forma de puntos, líneas o polígonos. El software acepta múltiples formatos de imágenes rasterizadas y puede georreferenciarlas. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en plataformas como Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, presenta la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, exploramos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades GIS en el código Python o en aplicaciones Python, lo que facilita la creación de plugins personalizados basados en funciones GIS específicas.