La demanda de profesionales expertos en ciencia de datos y la necesidad de profesionales capacitados en este lenguaje de programación está creciendo muy rápidamente y con ella los diferentes matices y habilidades técnicas requeridas para su desarrollo. El avance de las tecnologías permite recoger un número creciente de conjuntos de datos, cada vez mayores. Saber explorar, describir y analizar conjuntos de datos es una competencia cada día más valorada por los empleadores y más necesaria para comprender lo que nos rodea.
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Objetivos
Aprender a configurar el software necesario para un entorno de programación estadística, programar y usar Python para un análisis de datos efectivo y aplicar conceptos genéricos del lenguaje de programación a medida que se implementan en un lenguaje estadístico de alto nivel.
A quién va dirigido
Profesionales líderes de procesos de compañías de seguros de áreas de tecnología, suscripción y operaciones interesados en gestionar la implementación de analítica de datos en los procesos de sus áreas.
Requisitos
Ninguno
Temario completo de este curso
MÓDULO I: INTRODUCCIÓN
1. Introducción
a. El software y su utilidad
b. Instalación del lenguaje de programación (Python) y complementos (Anaconda)
2. Sintaxis del lenguaje
a. Estructura básica
b. Tipos de datos
c. Operadores y expresiones
d. Variables y asignación
e. Escribiendo en pantalla (print)
MÓDULO II. MANEJO DE DATOS Y PROGRAMACIÓN EN EL SOFTWARE
1. Importación de bases de datos
a. Tipos de fuentes de datos para importación (Archivos planos, encurtidos, entre otros)
b. Datos propios del software
2. Estructuras de control
a. Sentencias condicionales
b. Iteraciones o ciclos
c. Listas y Tuplas
d. Diccionarios y conjuntos
e. Creación de Modulos
3. Herramientas de depuración y mantenimiento
a. Identificación y corrección de errores en los datos
b. Seleccionando datos y creando subconjuntos
4. Funciones
a. Concepto y uso
b. Elementos de una función
c. Definición de funciones
5. Gestión de Archivos y programación orientada a objetos
6. Visualización de datos
a. Gráficos base: histogramas, scatter plot, bar plot, box plot.
b. Personalización de gráficos: ejes, colores, títulos.
MÓDULO III. APLICACIONES EN EL SOFTWARE
1. Creación del código en módulos
2. Importación de una base de datos
3. Descripción de datos cualitativos y ordinales
4. Descripción de datos cuantitativos
5. Evaluación estadística de la información
a. Variables con otro tipo de formato
b. Valores faltantes
6. Gráficos estadísticos y probabilísticos de los datos
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