Programación en Python

Módulo 1: Funciones de pandas en el manejo de marcos de datos

• Introducción a Pandas
  • Estructuras de datos básicas: Series y DataFrame
• Operaciones en DataFrame
  • Lectura y escritura de datos (CSV, Excel, etc.)
  • Operaciones básicas (selección, filtrado, indexación)
• Modificación de datos
  • Añadir, eliminar columnas y filas
  • Modificación de valores en DataFrame
• Agregación y agrupación de datos
  • GroupBy
  • Agregación, sumas, promedios, etc.
• Unir y fusionar DataFrames
  • merge, join, concat
• Trabajo con datos faltantes
  • Identificación de datos faltantes
  • Métodos de imputación de datos faltantes

Módulo 2: Optimización del tiempo de ejecución del programa

• Introducción a la optimización
  • La importancia de la optimización en programación
• Optimización de código
  • Estructuras de datos eficientes
  • Evitar cálculos repetitivos
  • Optimización de bucles
• Optimización de Pandas
  • Vectorización de operaciones
  • Evitar el uso de apply y lambda
  • Manejo de grandes conjuntos de datos
• Simplificación del código mediante la creación de funciones
  • Creación y uso de funciones
  • Refactorización de código

Módulo 3: Trabajo con la biblioteca numpy

• Introducción a NumPy
  • Importación de la biblioteca
  • Estructura de datos básica: ndarray
• Operaciones con arreglos
  • Creación y modificación de arreglos
  • Indexación y rebanado de arreglos
• Funciones matemáticas y estadísticas
  • Operaciones matemáticas básicas
  • Funciones estadísticas y de agregación
• Álgebra lineal
  • Multiplicación de matrices
  • Determinante, matriz inversa
• Trabajo con datos multidimensionales
  • Arreglos 2D, 3D y de mayor dimensión
  • Transformaciones de forma de arreglos
• Integración con otras bibliotecas

Módulo 4: Creación de gráficos en Excel con Python

• Introducción a openpyxl y xlsxwriter
• Creación de gráficos en Excel
  • Creación de gráficos sencillos (de líneas, de barras, etc.)
  • Formateo de gráficos
• Generación de gráficos como imágenes (PNG)
  • Uso de matplotlib para generar gráficos
  • Guardado de gráficos como archivos PNG
• Gráficos avanzados en Excel
• Automatización de informes
  • Creación de informes automatizados con gráficos
  • Integración de Pandas con openpyxl/xlsxwriter