Realiza operaciones aritméticas y alineación a través del mejor programa académico y con la metodología más disruptiva: el Relearning”

Tanto NumPy como Pandas son esenciales en el campo de la programación en Python, debido a su versatilidad en el análisis de datos. Estas herramientas proporcionan mecanismos para importar, limpiar, explotar, analizar y preparar datos de forma eficiente. Además, estos recursos ofrecen instrumentos poderosos para la limpieza de datos, lo que incluye la detección y el abordaje de valores faltantes, duplicados o atípicos. De este modo, los informáticos garantizan la calidad de los datos antes del análisis. Por otra parte, estas bibliotecas se integran fácilmente con otras de visualización como Seaborn para diseñar gráficos y otras visualizaciones informativas que ayudan a comunicar los datos.

En este contexto, TECH lanza un completo programa que ahondará en el manejo de datos en Python mediante NumPy y Pandas. El plan de estudios profundizará en la creación y Manipulación de Arrays, para representar datos en múltiples dimensiones. Asimismo, el temario analizará en detalle las Operaciones Vectorizadas, teniendo en cuenta las funciones universales y buscando la máxima eficiencia. Por otra parte, los materiales académicos abordarán la personalización avanzada de gráficos, explorando diferentes estilos y configuraciones. Además, la capacitación ofrecerá a los alumnos las herramientas más vanguardistas para realizar análisis de datos avanzados y visualizaciones efectivas. De esta forma, los egresados estarán preparados  para enfrentar desafíos reales en el campo del análisis y visualización de datos.

Los profesionales están, así, ante una oportunidad única de estar al día en este ámbito a través de una titulación universitaria que podrá cursar, cuando y donde desee. Tan solo se necesita de un móvil, Tablet u ordenador con conexión a Internet para visualizar, en cualquier momento del día, el contenido alojado en la plataforma virtual. De este modo, el alumnado está ante una opción académica compatible con sus responsabilidades más exigentes.

Dominarás las Operaciones Vectorizadas con Arrays para realizar cálculos eficientes y elementales en matrices en lugar de realizar bucles explícitos”  

Este Diplomado en Herramientas en NumPy y Pandas contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Desarrollo en Python
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Manejarás la biblioteca de Matplotlib para crear una amplia variedad de gráficos y comunicarás tendencias en los datos”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

¿Buscas manejar los datos incompletos en Pandas? Detecta todos los valores nulos con este programa en solo 150 horas”

Organizarás tu tiempo y ritmo de estudio, ajustado según tus horarios, mediante el completísimo Campus Virtual de TECH”  

Con un enfoque eminentemente práctico, este Diplomado hará que el alumnado obtenga habilidades avanzadas en el manejo de datos empleando NumPy y Pandas. El itinerario académico abarcará desde operaciones básicas con Arrays hasta la manipulación y transformación de estos elementos.  El temario profundizará en diversas estrategias para la concatenación, fusión de datos y el uso de pivot tablet. Por otro lado, los materiales didácticos analizarán cómo crear y personalizar gráficos, para que los egresados los integren con Pandas para lograr una visualización efectiva de informaciones. Además, la capacitación otorgará las herramientas más modernas para realizar análisis de datos avanzados.

Nutrirás tus procedimientos informáticos con las estrategias más efectivas para el manejo de datos incompletos” 

Módulo 1.  Manejo de datos en Python con NumPy y Pandas

1.1 Creación y manipulación de Arrays en NumPy

1.1.1. NumPy
1.1.2. Operaciones básicas con Arrays
1.1.3. Manipulación y transformación de Arrays

1.2. Operaciones vectorizadas con Arrays

1.2.1. Vectorización
1.2.2. Funciones universales (ufunc)
1.2.3. Eficiencia y rendimiento

1.3. Indexación y segmentación en NumPy

1.3.1. Acceso a elementos y Slicing
1.3.2. Indexación avanzada y booleana
1.3.3. Reordenamiento y selección

1.4. Pandas series y DataFrames

1.4.1. Pandas
1.4.2. Estructuras de datos en Pandas
1.4.3. Manipulación de DataFrames

1.5. Indexación y selección en Pandas

1.5.1. Acceso a datos en series y DataFrames
1.5.2. Métodos de selección y filtrado
1.5.3. Uso de loc e iloc

1.6. Operaciones con Pandas

1.6.1. Operaciones aritméticas y alineación
1.6.2. Funciones de agregación y estadísticas
1.6.3. Transformaciones y aplicación de funciones

1.7. Manejo de datos incompletos en Pandas

1.7.1. Detección y manejo de valores nulos
1.7.2. Llenado y eliminación de datos incompletos
1.7.3. Estrategias para el manejo de datos incompletos

1.8. Funciones y aplicaciones en Pandas

1.8.1. Concatenación y fusión de datos
1.8.2. Agrupación y agregación (groupby)
1.8.3. Pivot Tables y Crosstabs

1.9. Visualización con Matplotlib

1.9.1. Matplotlib
1.9.2. Creación de gráficos y personalización
1.9.3. Integración con Pandas

1.10. Personalización de gráficos en Matplotlib

1.10.1. Estilos y configuraciones
1.10.2. Gráficos avanzados (scatter, bar, etc.)
1.10.3. Creación de visualizaciones complejas

Ahonda en los contenidos académicos más actualizados del panorama informático, disponibles en formatos multimedia innovadores para optimizar tu estudio. ¡Y todo ello a través de TECH”