Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy
Python es un lenguaje de programación versátil, conocido por su sencillez y legibilidad. Pandas es un paquete para Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales y potencialmente heterogéneos) y series temporales. Numpy ofrece soporte fundamental para el cálculo numérico a través de sus operaciones de arreglos (arrays). Juntos, forman un ecosistema robusto para la manipulación eficiente del manejo y análisis de datos en Python.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el análisis y la manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
- Crear una aplicación de análisis de datos usando Pandas y NumPy.
- Ejecutar operaciones avanzadas de limpieza, ordenamiento y filtrado de datos.
- Realizar operaciones de agregación y analizar datos de series temporales.
- Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
- Depurar y optimizar el código de análisis de datos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Gran cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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)
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Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- Efectuar geoestadística sobre datos reales.
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- Navegar y utilizar las herramientas de ArcGIS para la gestión de datos geoespaciales.
- Crear y personalizar mapas con capas y atributos.
- Realizar análisis espacial avanzado y tareas de geoprocessamiento.
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- Comprender los conceptos básicos de GIS y datos espaciales.
- Navegar por la interfaz de ArcGIS.
- Crear y gestionar datos espaciales.
- Realizar análisis espacial básico.
- Crear mapas y visualizaciones.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y el análisis de datos.
- Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de geoprocessamiento.
- Automatizar flujos de trabajo mediante ModelBuilder y scripts en Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y debates.
- 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 coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scripts de Python para automatización y procesamiento complejo de datos.
- Aplicar modelado espacial para resolver problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadístico para una interpretación avanzada de los datos.
- Integrar fuentes de datos externas y aprovechar el análisis de datos espaciales 3D.
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- Utilizar programación y automatización para optimizar los flujos de trabajo del SIG/GIS.
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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.
- Identificar las tendencias de InsurTech y cómo afectan al ecosistema asegurador.
- Diseñar estrategias centradas en el cliente potenciadas por herramientas digitales e información derivada de datos.
- Aplicar enfoques basados en datos para la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
- Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
- Evaluar estudios de caso del mundo real y traducir las lecciones aprendidas en iniciativas locales.
Formato del Curso
- Clase magistral interactiva y debate.
- 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
IREB CPRE – Nivel Fundamental (Extendido): Ingeniería de Requisitos Práctica y Preparación para la Certificación
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión de la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Al completar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos en el temario de la base de IREB CPRE.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas al contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización durante todo el ciclo de vida del proyecto.
- Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
- Estar completamente preparado para presentarse y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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 casos específicos de la industria a petición.
Python para ArcGIS y QGIS para Profesionales de Ciencias de la Tierra e Ingeniería
35 HorasEsta formación presencial dirigida por instructores en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de las ciencias de la tierra e ingeniería de nivel principiante que deseen utilizar Python para el análisis geoespacial en los entornos de ArcGIS y QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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 visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las librerías Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales utilizando scripts de Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas personalizadas basadas en Python para el procesamiento geoespacial en ArcGIS y QGIS, optimizando así 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 también se utiliza a veces para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que denota la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio dominio dentro de la disciplina más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite tanto capas rasterizadas como vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como características de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas, y el software puede georreferenciarlas. En resumen, 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 su uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades SIG en tu código o aplicación de Python, de modo 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 Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y realizarlo de manera eficiente y precisa mediante el uso de técnicas de análisis aplicables a sus proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- identificar los diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
- familiarizarse con la metodología del análisis de requisitos.
- aplicar en su favor diversas técnicas de análisis de requisitos.
- estructurar los requisitos para comunicar eficientemente con arquitectos y desarrolladores, mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.