1- Introducción al Análisis de Datos
- ¿Qué es Python y qué nos proporciona para el análisis de datos?
- Instalación Python + Jupyter
- Importar librerías y fuentes de datos
- Visualización básica con Matplotlib
- Flujograma de un proyecto Data Science
2- Fundamentos del lenguaje Python
- Variables en Python
- Creación de listas y extracción de datos
- Conceptos avanzados de creación de listas
- Uso de funciones en Python (in-built)
- Creación de funciones en Python y argumentos flexibles
- Funciones lambda
- Métodos en Python
- Cómo crear diccionarios en Python
- Uso de función zip para creación de diccionarios en base a listas
- Operadores en Python
- Bucles en Python
- Comprensión de listas en python
3- Conceptos de Estadística para el Análisis de Datos
- Variables y Conceptos básicos
- Varianza de una variable
- Correlación de variables
- Histogramas
- Análisis con percentiles (CDF)
- Funciones densidad de probabilidad
- Cálculo de previsiones (forecast) y media móvil
4- Calculo numérico con Numpy
- Introducción a la librería Numpy
- Selección de datos con array Numpy
- Arrays 2D en Numpy
- Cálculo estadístico con NumPy
5- Análisis de datos con Pandas
- Introducción a la librería Pandas ¿qué es un dataframe?
- Creación de un dataframe a partir de un diccionario
- Cómo importar datos desde un fichero de texto plano (txt, csv…)
- Selección de datos en un dataframe Pandas
- Métodos útiles de un dataframe Pandas
- Eliminar duplicados, valores erróneos y columnas de un dataframe Pandas
- Interpolación de datos
- Filtrar datos en un dataframe Pandas
- Ordenación valores en un dataframe Pandas
- Crear columnas en un dataframe para cadenas de texto
- Crear columnas en un dataframe a partir de un diccionario con map
- Crear columnas en un dataframe a partir de funciones lambda
- Crear columnas en un dataframe a partir de funciones condicionales
- Renombrar y reordenar columnas de un dataframe Pandas
- Cómo crear pivot tables en Pandas
- Uso de groupby en Pandas
- Concatenación de dataframes (union)
- Combinación de dataframes
6- Importación y exportación con Pandas
- Cómo importar datos desde un fichero Excel
- Introducción a las BBDD relacionales / Modelos de datos
- Cómo importar datos desde una BBDD SQL
- Cómo importar datos desde una página web
- Cómo importar datos desde una página web (Web scraping)
- Cómo importar datos desde un fichero semi-estructurado JSON
- Cómo importar datos desde Redes Sociales
- Cómo importar datos desde Cloud (AWS / Azure / Google Cloud)
- Exportación de datos a csv y Excel
- Exportación de datos a BBDD SQL
7- Visualización de datos en Python – Matplotlib
- Consejos para la visualización de datos
- Introducción a la librería Matplotlib
- Creación de un gráfico de línea, bar, scatter
- Personalización de gráficos (título, etiquetas, ticks, leyenda, límites de ejes, anotaciones…)
- Creación de box & whiskers plot
- Creación de un histograma y CDF
- Gráfico de media móvil
- Visualización de gráficos múltiples (subplots)
- Aplicación de estilos
- Creación de gráficos a partir de objeto groupby
- Creación de histogramas en 2D
- Creación de mapas geográficos con basemap y Google maps
8- Visualización de datos en Python – Seaborn
- Introducción a la librería Seaborn
- Seaborn – Creación de Regresión Lineal
- Seaborn – Stripplot
- Seaborn – Swarmplot
- Seaborn – Violinplot
- Seaborn – Uso de jointplot
- Seaborn – Uso de pairplot
- Seaborn – Correlación con heatmap
9- Series temporales en Python
- Series temporales en Pandas: Extracción y parsing
- Series temporales: Filtrado
- Series temporales: Remuestreo – Diezmado (downsampling)
- Series temporales: Remuestreo – Interpolación (upsampling)
- Visualización de series temporales
- Previsiones basadas en datos históricos
10- Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas
- Generación de scripts de python y automatización de tareas
- Uso de Python en herramienta de Business Intelligence Power BI
- ¿Cómo importamos una fuente de datos ya transformada a partir de un script de Python?
- ¿Cómo podemos usar Python dentro de Power Query para transformar nuestros datos?
- ¿Cómo podemos crear un visual personalizado con Matplotlib o Seaborn dentro de PowerBI?
