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Temario del curso
Día 1:
Repaso de conocimientos básicos de Python y análisis de datos
Introducción a NumPy
- Creación de arreglos NumPy
- Operaciones comunes con matrices
- Uso de ufunc
- Vistas y difusión en arreglos NumPy
- Optimización del rendimiento evitando bucles
- Optimización del rendimiento con cProfile
Análisis de datos con Pandas
- Uso de datos vectorizados en Pandas
- Manipulación de datos
- Ordenamiento y filtrado de datos
- Operaciones de agregación
- Análisis de series temporales
Visualización de datos con Matplotlib
- Creación de gráficos con Matplotlib
- Uso de Matplotlib desde Pandas
- Creación de gráficos de alta calidad
- Visualización de datos en cuadernos de Jupyter
- Otras librerías de visualización en Python
Día 2:
Otras librerías de Python para análisis de datos
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Python y análisis de datos
Público objetivo
- Desarrolladores de Python
- Analistas de datos
14 Horas
Reseñas (1)
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática