Con esta Especialización 100% online, obtendrás una base sólida en el uso de Python para ciencia de datos y análisis, incluyendo la configuración de entornos de desarrollo y el empleo de bibliotecas esenciales”

##El/La## Análisis de Datos con Python es indispensable en el ámbito empresarial y científico debido, primero, a sus bibliotecas especializadas, como Pandas, NumPy y Matplotlib, proporcionando una plataforma robusta y versátil para manipular, visualizar y analizar datos de manera eficiente. Además, la comunidad activa de Python contribuye constantemente con nuevas bibliotecas y recursos, manteniendo a la par las tendencias del análisis de datos.

Así nace esta Especialización, el cual ofrecerá un extenso programa centrado en el desarrollo de competencias clave para el manejo y análisis eficiente de datos. De esta forma, el profesional se enfocará en los fundamentos, cubriendo desde variables y tipos de datos, hasta estructuras de control y mejores prácticas de codificación.

Asimismo, el informático se adentrará en estructuras de datos y funciones avanzadas, abordando el manejo de archivos y técnicas de modelado en Python. En este contexto, destacará la aplicación práctica de estructuras, como conjuntos y diccionarios, junto con el manejo de funciones y el procesamiento eficiente de archivos. Sin olvidar el uso avanzado de NumPy, Pandas y Matplotlib, proporcionando habilidades avanzadas en la manipulación de arrays, el manejo eficiente de datos estructurados y técnicas avanzadas de visualización.

Finalmente, el plan de estudios abordará el manejo avanzado de datos con NumPy y Pandas, con un enfoque en estrategias de optimización de rendimiento y almacenamiento. De esta manera, se cubrirá la carga y almacenamiento de datos desde diversas fuentes, estrategias de limpieza y transformación avanzadas, así como el análisis de series temporales y datos complejos.

TECH proporcionará a los expertos una certificación adaptable, otorgándoles una mayor autonomía para gestionar sus períodos de participación, lo que les facilitará la conciliación de sus responsabilidades cotidianas, ya sean personales o laborales. Este método se basará en la metodología Relearning, que implica la repetición de conceptos clave para potenciar la asimilación de los contenidos.

Dominarás el Análisis de Datos con Python, agilizando el proceso de análisis y mejorando la calidad y la interpretación de la información, brindando a las organizaciones una ventaja competitiva significativa”  

Esta Especialización en Análisis de Datos con Python  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

⦁    El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Análisis de Datos con 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

Desde operaciones básicas, hasta técnicas avanzadas de visualización, adquirirás habilidades para realizar análisis de datos avanzados y visualizaciones efectivas. ¿A qué esperas para matricularte?”  

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.  

Profundizarás en el manejo avanzado de datos con NumPy y Pandas, haciendo hincapié en estrategias de optimización de rendimiento y almacenamiento, gracias a recursos didácticas a la vanguardia tecnológica y educativa”

¡Apuesta por TECH! Abordarás aspectos fundamentales, como variables y estructuras de control, así como técnicas avanzadas como el uso de IPython y Jupyter Notebooks”

El contenido ha sido diseñado meticulosamente, desde los fundamentos esenciales hasta técnicas avanzadas, para que los profesionales adquieran habilidades robustas en Python. A través de la inmersión en bibliotecas vitales, como NumPy, Pandas y Matplotlib, los egresados no solo obtendrán destrezas técnicas, sino que también desarrollarán la capacidad de abordar desafíos complejos con creatividad y confianza. En este sentido, el programa también buscará cultivar una mentalidad analítica, fomentar las mejores prácticas y proporcionar a los alumnos una comprensión profunda de cómo aplicar estas habilidades en escenarios del mundo real.

Sumérgete en el fascinante mundo ##del/dela## Análisis de Datos con Python , y equípate con las herramientas y perspectivas necesarias para destacar en una era impulsada por los datos” 

Módulo 1. Procesamiento de datos y Big Data con Python

1.1. Uso de Python en datos

1.1.1. Python en ciencia de datos y análisis
1.1.2. Bibliotecas esenciales para datos
1.1.3. Aplicaciones y ejemplos

1.2. Configuración del entorno de desarrollo con Python

1.2.1. Instalación de Python y herramientas 
1.2.2. Configuración de entornos virtuales
1.2.3. Herramientas de Desarrollo Integrado (IDE)

1.3. Variables, tipos de datos y operadores en Python

1.3.1. Variables y tipos de datos primitivos
1.3.2. Estructuras de datos
1.3.3. Operadores aritméticos y lógicos

1.4. Control de Flujo: Condicionales y bucles

1.4.1. Estructuras de control condicionales (if, else, elif)
1.4.2. Bucles (for, while) y control de flujo
1.4.3. Comprensiones de lista y expresiones generadoras

1.5. Funciones y modularidad con Python

1.5.1. Uso de funciones
1.5.2. Parámetros, argumentos y valores de retorno
1.5.3. Modularidad y reutilización de código

1.6. Manejo de errores y excepciones con Python

1.6.1. errores y excepciones
1.6.2. Manejo de excepciones con try-except
1.6.3. Creación de excepciones personalizadas

1.7. Herramienta IPython

1.7.1. Herramienta IPython
1.7.2. Uso de IPython para análisis de datos
1.7.3. Diferencias con el intérprete estándar de Python

1.8. Jupyter Notebooks

1.8.1. Jupyter Notebooks
1.8.2. Uso de cuadernos para análisis de datos
1.8.3. Publicación de cuadernos Jupyter

1.9. Mejores prácticas de codificación en Python

1.9.1. Estilo y convenciones (PEP 8)
1.9.2. Documentación y comentarios
1.9.3. Estrategias de pruebas y depuración

1.10. Recursos y comunidades de Python

1.10.1. Recursos en línea y documentación
1.10.2. Comunidades y foros
1.10.3. Aprendizaje y actualización en Python

Módulo 2. Estructuras de datos y funciones en Python

2.1. Conjuntos en Python

2.1.1. Operaciones y métodos
2.1.2. Diferencias y aplicación práctica
2.1.3. Iteración y comprensiones

2.2. Diccionarios y su uso en Python

2.2.1. Creación y manipulación de diccionarios
2.2.2. Acceso y gestión de datos
2.2.3. Patrones y técnicas avanzadas

2.3. Comprensiones de listas y diccionarios en Python

2.3.1. Sintaxis y ejemplos
2.3.2. Eficiencia y legibilidad
2.3.3. Aplicaciones prácticas

2.4. Funciones en datos en Python

2.4.1. Creación de funciones
2.4.2. Ámbito y espacio de nombres
2.4.3. Funciones anónimas y Lambda

2.5. Argumentos de funciones y retorno de valores en Python

2.5.1. Argumentos posicionales y nombrados 
2.5.2. Valores de retorno múltiples
2.5.3. Argumentos variables y palabras clave

2.6. Funciones Lambda y funciones de orden superior en Python

2.6.1. Uso de funciones Lambda
2.6.2. Funciones Map, Filter y Reduce
2.6.3. Aplicaciones en procesamiento de datos

2.7. Manejo de archivos en Python

2.7.1. Lectura y escritura de archivos
2.7.2. Manejo de archivos binarios y de texto
2.7.3. Buenas prácticas y manejo de excepciones

2.8. Lectura y escritura de archivos de texto y binarios en Python

2.8.1. Formatos de archivo y codificación
2.8.2. Manejo de archivos grandes
2.8.3. Serialización y deserialización (JSON, pickle)

2.9. Contextos y operaciones con archivos

2.9.1. Uso del administrador de contexto (with)
2.9.2. Técnicas de procesamiento de archivos
2.9.3. Seguridad y manejo de errores

2.10. Bibliotecas de modelado en Python

2.10.1. Scikit-learn
2.10.2. TensorFlow
2.10.3. PyTorch

Módulo 3. Manejo de datos en Python con NumPy y Pandas

3.1 Creación y manipulación de Arrays en NumPy

3.1.1. NumPy
3.1.2. Operaciones básicas con Arrays
3.1.3. Manipulación y transformación de Arrays

3.2. Operaciones vectorizadas con Arrays

3.2.1. Vectorización
3.2.2. Funciones universales (ufunc)
3.2.3. Eficiencia y rendimiento

3.3. Indexación y segmentación en NumPy

3.3.1. Acceso a elementos y Slicing
3.3.2. Indexación avanzada y booleana
3.3.3. Reordenamiento y selección

3.4. Pandas series y DataFrames

3.4.1. Pandas
3.4.2. Estructuras de datos en Pandas
3.4.3. Manipulación de DataFrames

3.5. Indexación y selección en Pandas

3.5.1. Acceso a datos en series y DataFrames
3.5.2. Métodos de selección y filtrado
3.5.3. Uso de loc e iloc

3.6. Operaciones con Pandas

3.6.1. Operaciones aritméticas y alineación
3.6.2. Funciones de agregación y estadísticas
3.6.3. Transformaciones y aplicación de funciones

3.7. Manejo de datos incompletos en Pandas

3.7.1. Detección y manejo de valores nulos
3.7.2. Llenado y eliminación de datos incompletos
3.7.3. Estrategias para el manejo de datos incompletos

3.8. Funciones y aplicaciones en Pandas

3.8.1. Concatenación y fusión de datos
3.8.2. Agrupación y agregación (groupby)
3.8.3. Pivot Tables y Crosstabs

3.9. Visualización con Matplotlib

3.9.1. Matplotlib
3.9.2. Creación de gráficos y personalización
3.9.3. Integración con Pandas

3.10. Personalización de gráficos en Matplotlib

3.10.1. Estilos y configuraciones
3.10.2. Gráficos avanzados (scatter, bar, etc.)
3.10.3. Creación de visualizaciones complejas

Módulo 4. Técnicas avanzadas y aplicaciones prácticas en NumPy y Pandas

4.1. Carga de datos desde diferentes fuentes

4.1.1. Importación desde CSV, Excel y bases de datos
4.1.2. Lectura de datos de APIs y web
4.1.3. Estrategias de manejo de datos grandes

4.2. Almacenamiento de datos en Python

4.2.1. Exportación a diferentes formatos
4.2.2. Eficiencia en almacenamiento
4.2.3. Seguridad y privacidad de datos

4.3. Estrategias de limpieza de datos en Python

4.3.1. Identificación y corrección de inconsistencias
4.3.2. Normalización y transformación de datos
4.3.3. Automatización de procesos de limpieza

4.4. Transformación avanzada de datos en Pandas

4.4.1. Técnicas de manipulación y transformación
4.4.2. Combinación y reestructuración de DataFrames
4.4.3. Uso de expresiones regulares en Pandas

4.5. Combinación de DataFrames en Pandas 

4.5.1. Merge, Join y concatenación
4.5.2. Manejo de conflictos y claves
4.5.3. Estrategias de combinación eficiente

4.6. Transformación avanzada y pivotado de datos en Pandas 

4.6.1. Pivot y Melt
4.6.2. Técnicas de Reshape y transposición
4.6.3. Aplicaciones en análisis de datos

4.7. Series temporales en Pandas 

4.7.1. Manejo de fechas y tiempos
4.7.2. Resampling y Window Functions
4.7.3. Análisis de tendencias y estacionalidad

4.8. Manejo avanzado de índices en Pandas 

4.8.1. Índices multinivel y jerárquicos 
4.8.2. Selección y manipulación avanzada
4.8.3. Optimización de consultas

4.9. Estrategias de optimización de rendimiento

4.9.1. Mejoras en velocidad y eficiencia
4.9.2. Uso de Cython y Numba
4.9.3. Paralelización y procesamiento distribuido

4.10. Proyectos prácticos de manipulación de datos

4.10.1. Desarrollo de ejemplos de uso reales
4.10.2. Integración de técnicas de Python
4.10.3. Estrategias para la solución de problemas de datos complejos

Este programa no solo representa una inversión en conocimiento, sino una oportunidad emocionante para transformar todo tu potencial en una capacitación de Especialización”