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 de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series temporales. NumPy ofrece el soporte fundamental para la computación numérica mediante sus operaciones con matrices de arrays. Juntos, forman un ecosistema robusto para el manejo y análisis eficiente de datos en Python.
Esta formación impartida por un instructor (presencial o en línea) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
- Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
- Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenación y filtrado de datos.
- Ejecutar operaciones de agregación y analizar series temporales.
- Visualizar los datos mediante Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
- Depurar y optimizar su código de análisis de datos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de 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, contáctenos para coordinar.
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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Reseñas (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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- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y análisis de datos.
- Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de procesamiento geoespacial.
- Automatizar flujos de trabajo utilizando 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 práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scripts en Python para automatización y procesamiento complejo de datos.
- Aplicar modelado espacial para la resolución de problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadístico para una interpretación avanzada de datos.
- Integrar fuentes de datos externas y aprovechar el análisis de datos espaciales 3D.
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- Explicar el papel de la IA, los Big Data, el IoT y la automatización en los flujos de trabajo modernos de seguros.
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- Diseñar estrategias centradas en el cliente habilitadas por herramientas digitales e insights basados en datos.
- Aplicar enfoques basados en datos a la gestión de riesgos y a la toma de decisiones.
- Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
- Evaluar estudios de caso reales y traducir sus lecciones en iniciativas locales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Análisis de estudios de caso y talleres grupales.
- Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos por el plan de estudios del IREB CPRE Nivel Fundamental.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas para el contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
- Utilizar herramientas de Ingeniería de Requisitos y buenas prácticas para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
- Estar completamente preparados para presentar y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
- Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden agregar módulos adicionales o estudios de caso específicos de la industria bajo solicitud.
Python para ArcGIS y QGIS para profesionales de Ciencias de la Tierra e Ingeniería
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciencias de la tierra e ingeniería de nivel principiante que desean utilizar Python para el análisis geoespacial tanto en ArcGIS como en QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
- Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y la visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripts Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas de geoprocessamiento personalizadas basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de agilizar las tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (SIG) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio campo dentro de la más amplia disciplina académica de la geoformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de crear y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas rasterizadas y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como características de puntos, líneas o polígonos. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. Para resumir, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades SIG en tu código o aplicación de Python, para que incluso puedas crear tu propio complemento de Python alrededor de una funcionalidad SIG específica.
Análisis de Requisitos
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y llevarlo a cabo de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis para sus proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- identificar diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades dentro del análisis de requisitos.
- conocer la metodología del análisis de requisitos.
- aprovechar distintas técnicas de análisis de requisitos.
- estructurar los requisitos para comunicarse eficazmente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.