Python es un lenguaje versátil que se integra con varias aplicaciones existentes para permitir procesar datos. Por ejemplo, uno puede usar Python para generar reportes y procedimientos de análisis estadístico, ya que, hoy en día la preponderancia de este lenguaje para el manejo de grandes bases de datos, pronóstico visualización y toma de decisiones, hace que Python sea una de las herramientas más demandadas en ciencia de datos.

OBJETIVO

Transferir, de manera práctica, los conocimientos para el uso de uno de los lenguajes de programación más importantes a la hora de realizar análisis de datos.

CONTENIDO

• Manejo de Python
  
  • ¿Qué es Python? Introducción al lenguaje de programación.
  • Instalación de Python, sublime text y lenguajes de apoyo.
  • Instalación y carga de librerías.
  • Comandos rápidos.
  • Sintaxis en Python: Identación y estructura básica.
  • Tipos de datos: entero, float, lógico, character. missings: NaN, NA.
  • Estructuras de datos: listas, cadenas, tuplas y diccionarios.
  • Operaciones básicas e indexación.
  • Importar información.
  • Manejo de listas y diccionarios.
  • Extraer información de objetos.
  • Uso de vectores lógicos para extraer información de objetos.
  • Crear y Definir funciones.
• Análisis estadístico de datos
  • Instalar y cargar paquetes.
  • Funciones de manejo de texto.
  • Creación de muestras y subconjuntos de data frames: subsets and samples.
  • Importación de datos: txt, csv, xlsx, .pkl y gzip.
  • Loops: while y for.
  • Inspección inicial de la información.
  • Introducción a plotly y matplot.
  • Gráficos base: histogramas, scatter plot, bar plot, box plot. 
  • Personalización y exportación de gráficos
  • Construcción de análisis estadísticos descriptivos.
  • Pruebas estadísticas de datos.
  • Modelos estadísticos: regresión lineal.
  • Modelos de clustering.