Introduccion al analisis Python J Colombia - Educación Continua de la Pontificia Universidad Javeriana
Curso Online
Introducción al análisis de datos con Python - Oriente
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
no aplica
Python se ha posicionado dentro de los lenguajes de programación Open Source (GRATUITO). En Python existen paquetes disponibles para facilitar la implementación de tareas haciendo que sea muy ágil y sencillo el análisis de datos y la automatización de tareas.
Una de las ventajas que ofrece Python es la posibilidad de emplear métodos state-of-the-art de forma gratuita, lo cual nos permite generar valor dentro de las organizaciones al emplearlo en el procesamiento de datos para convertir los datos en información. Dentro del análisis de procesos es muy útil el poder generar consultas automáticas, la premisa es la de no gastar tiempo en tareas repetitivas y emplearlo en el análisis y la generación de valor.
Dentro de este curso se va a emplear el compilador Spyder brindado por Anaconda Continuum. El curso empieza con elementos básicos desde tutoriales de instalación (descripción paso a paso para no ingenieros de sistemas), uso de paquetes para análisis de datos, visualización, generación de reportes automáticos en Excel e introducción a las estructuras básicas de programación.
Objetivos
Desarrollar las competencias para crear scripts en Python que permitan implementar los conceptos de análisis de datos con el uso de una metodología orientada a la práctica y solución de problemas.
Dirigido a
Profesionales con interés en adquirir las competencias técnicas para desarrollar scripts en Python que permitan a las organizaciones adoptar los conceptos de análisis de datos. No es necesario conocimiento previo en estadística ni en programación.
Es necesario que los participantes cuenten con un computador para instalar Spyder Python
3.7. Se recomienda un equipo con 4Gb de RAM e Intel Core i5 o similar.
Metodología
Presentación de los conceptos básicos de análisis de datos con ejercicios dentro del contexto organizacional. La metodología propuesta está orientada tanto para desarrollar las competencias para analizar datos y emplear paquetes estadísticos como para introducir al participante a los componentes de programación de Python que permiten el uso de paquetes avanzados.
Contenidos académicos
Objetivos Específicos por modulo:
- Conocer el ambiente de desarrollo Spyder.
- Conocer el procedimiento para instalar paquetes en Spyder
- Conocer los conceptos para leer datos.
CONTENIDO
- Instalación de Spyder
- Instalaciones de paquetes en Spyder
- Archivos txt y csv
- Lectura de datos con el paquete Pandas
MÓDULO II LIBRERÍA PANDAS, LIMPIEZA Y MANIPULACIÓN DE DATOS – 6 Horas:
Objetivos Específico del modulo:
1. Conocer los elementos de la librería Pandas para la limpieza y el procesamiento de datos con Python.
CONTENIDO
- Limpieza de datos
- Concepto de llaves
- Inserción de datos
- Modificación de datos
- Borrado de datos
- Filtros
- Crear archivos csv y xlsm
1. Conocer las herramientas de Python para llevar a cabo procesamiento estadístico.
CONTENIDO
- Introducción a la estadística descriptiva
- Estadística descriptiva con Python
- Filtros
- Herramienta Groupby
Objetivos Específicos del módulo:
- Presentar los elementos básicos de programación
- Tipos de variables
- Ciclos
- Condicionales
- Manejo de strings
Objetivos Específicos del módulo:
- Presentar los principales tipos de gráficos.
- Presentar los elementos para generar gráficos en Python.
- Generación de gráficos con Pandas (Línea, Barras, Pie).
- Uso de Matplotlib
Objetivos Específicos del módulo:
1. Presentar los elementos básicos para generar reportes de Excel de forma automatizada en Python.
CONTENIDO
- Uso de paquete xlsxwriter
- Formatos
- Generación de gráficos en libros de Excel
- Formatos condicionales
Conferencistas
Doctor en Ingeniería con el grupo de investigación de transporte de la Universidad de Southampton. Magister en Logística y Administración de Cadenas de Abastecimiento de la Universidad de Westminster. Actual Director de la Maestría en Logística y Transporte de la Pontificia Universidad Javeriana. Sus áreas de investigación y consultoría son el diseño de sistemas de transporte y logística inteligentes, Business Intelligence y análisis de datos.
Juan Carlos Garcia PhD.
Doctor en Ingeniería de la Universidad de Texas. Investigador y consultor en Ciencia de los Datos y sistemas de información en la toma de decisiones con amplia experiencia en el sector Oil & Gas.
*Los conferencistas pueden cambiar.
Compromisos de La Cámara de Comercio de Bucaramanga Se encargará del recaudo y al finalizar la Cámara presentará la liquidación del programa. Los excedentes serán distribuidos en la siguiente proporción: 50% para La Cámara de Bucaramanga y 50% para PUJ.
Descuentos
4% por pronto pago en curso o diplomados, cancelando 30 días calendario previos a la fecha de inicio (acumulable con otros descuentos).
10% egresados, afiliados a Cafam (válido para Colombia)
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.