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Estructura del Curso - Análisis de Datos con Python

Este curso de análisis de datos con Python consta de 8 clases, cada una con una duración de 2 horas. Durante el curso, los participantes adquirirán habilidades fundamentales para realizar análisis de datos utilizando Python y sus bibliotecas populares.

Clases del Curso

Clase 1 - Introducción a Python y Jupyter (2 horas)

  • Introducción a Python y su uso en el análisis de datos.
  • Configuración del entorno de trabajo con Jupyter Notebook.
  • Variables, tipos de datos y operaciones básicas en Python.

Clase 2 - Manipulación de Datos con Pandas (2 horas)

  • Introducción a la biblioteca Pandas para manipulación de datos.
  • Carga de datos desde diferentes fuentes (CSV, Excel, etc.).
  • Selección, filtrado y transformación de datos.

Clase 3 - Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn (2 horas)

  • Creación de gráficos estáticos y dinámicos con Matplotlib.
  • Visualización de relaciones y patrones en los datos con Seaborn.
  • Personalización de gráficos y ejes.

Clase 4 - Análisis Estadístico y Exploratorio (2 horas)

  • Medidas descriptivas de los datos.
  • Pruebas de hipótesis y análisis de varianza.
  • Exploración de datos con Pandas y Seaborn.

Clase 5 - Procesamiento Avanzado de Datos con Pandas (2 horas)

  • Agrupación y agregación de datos.
  • Combinación de datos de diferentes fuentes.
  • Manipulación y limpieza avanzada de datos.

Clase 6 - Análisis de Datos en la Nube (2 horas)

  • Uso de herramientas en la nube para análisis de datos (Google Colab, Kaggle).
  • Procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.

Clase 7 - Proyecto de Análisis de Datos (2 horas)

  • Desarrollo de un proyecto de análisis de datos desde cero.
  • Aplicación de técnicas y herramientas aprendidas durante el curso.
  • Presentación de resultados y conclusiones.

Clase 8 - Conclusiones y Cierre (2 horas)

  • Repaso de los temas principales del curso.
  • Feedback de los participantes y oportunidades de mejora.
  • Entrega de certificados de finalización.

Requisitos

  • No se requiere experiencia previa en programación, pero se recomienda tener conocimientos básicos de informática y Python.

Enlace del Curso

  • Puedes encontrar más información sobre este curso en Python Panamá.