Este curso se divide en varias secciones:

Introducción al análisis de datos con Python

· Explicación de Python y su instalación con Jupyter.

· Importación de librerías y fuentes de datos.

· Visualización básica utilizando Matplotlib, con ejemplos prácticos.

· Fundamentos del lenguaje Python y su aplicación en proyectos de Data Science.

Fundamentos del lenguaje Python

· Cobertura de conceptos como variables, listas, diccionarios, funciones, bucles y más.

Conceptos estadísticos para el análisis de datos

· Explicación de conceptos estadísticos esenciales, como varianza, correlación, histogramas, percentiles y funciones de densidad de probabilidad.

Análisis numérico con Numpy

· Uso de la biblioteca Numpy para la selección de datos y cálculos estadísticos.

Análisis de datos con Pandas

· Creación y manipulación de DataFrames, importación y exportación de datos, filtrado, y más.

Importación y exportación de datos con Pandas

· Cómo importar datos desde diversas fuentes, incluyendo Excel, bases de datos SQL, páginas web y más, así como la exportación de datos.

Proyecto Data Science 1 - Análisis de datos con Pandas

· Un proyecto específico centrado en el análisis de datos utilizando Pandas.

Visualización de datos en Python - Matplotlib

· Técnicas para visualizar datos utilizando la biblioteca Matplotlib, incluyendo gráficos de línea, barras, scatter plots, histogramas y más.

Visualización de datos en Python - Seaborn

· Uso de Seaborn para crear visualizaciones avanzadas como regresiones lineales, violin plots y mapas de calor.

Series temporales en Python

· Trabajo con series temporales, incluyendo filtrado, remuestreo, interpolación y visualización.

Proyecto Data Science 2 - Análisis de datos con visualización

· Un proyecto adicional enfocado en el análisis de datos con énfasis en la visualización.

Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas

· Generación de scripts en Python, automatización de tareas y uso de Python en herramientas de Business Intelligence.

Este curso ofrece una amplia cobertura de habilidades y conceptos clave necesarios para el análisis de datos utilizando Python.