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Plan de formación en Data Analytics con Python

Detalle del plan de formación

Este curso va dirigido a todo aquel que quiere introducirse en el ámbito de manejo y análisis de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Este curso se centra en las herramientas que posee Python para realizar análisis de datos y visualizar los resultados obtenidos con el objetivo de interpretarlos.

DevAcademy es consciente de la necesidad que tienen las empresas de incorporar nuevos profesionales IT y desarrolladores con conocimientos en DataAnalytics, por ello, este curso tiene como objetivo realizar una introducción al mundo del procesamiento y analítica de datos utilizando el lenguaje de programación Python.

 

Temario

Módulo 1  (10hrs): Manipulación de datos con Python

En este módulo se centran los esfuerzos en saber cómo tratar la información en los formatos más extendidos con los que se almacenan los datos que se quieren analizar. Estos formatos son XML, JSON, CSV o bien datos almacenados en bases de datos relacionales o no relacionales.

  • Acceso a información en Bases de Datos noSQL: MongoDB
  • Acceso a información en Bases de Datos relacionales: SQLite y MySQL
  • Gestión de fuentes de información: XML
  • Gestión de fuentes de información: CSV y JSON
  • Introducción al lenguaje de Programación Python.
  • Caso práctico
    • Se trata de un curso práctico cuyo objetivo es adquirir destrezas en el uso de Python para procesar información que procede de diferentes fuentes y con la cual se quiere realizar análisis de datos, por lo en cada tema se harán múltiples ejercicios prácticos para asentar los conocimientos vistos.

 

Módulo 1  (10hrs): Data Analytics con Python

Dentro de las diferentes partes del ciclo del análisis de datos, se encuentra el procesamiento de la información y la visualización de los resultados obtenidos con el objetivo de interpretarlos. Para esta tarea Python dispone de potentes librerías entre las cuales se encuentran Numpy, Pandas y Matplotlib. Así mismo Python dispone de un conjunto de funciones estadísticas que facilitan la realización de diferentes tipos de análisis estadísticos.

  • La librería Numpy.
  • La librería Pandas.
  • Visualización de resultados con Matplotlib.
  • Otras herramientas de análisis estadístico.
  • Caso práctico
    • Se trata de un curso práctico cuyo objetivo es adquirir destrezas en el uso de Python para procesar información que procede de diferentes fuentes y con la cual se quiere realizar análisis de datos, por lo en cada tema se harán múltiples ejercicios prácticos para asentar los conocimientos vistos.

 

Fechas, horario y lugar

Los cursos de DevAcademy son en horario NO LABORAL los VIERNES (16hrs – 21hrs) y SÁBADOS (9hrs-14hrs), pensado para que puedan asistir aquellos que estén trabajando.

El curso tendrá lugar en las aulas situadas en las instalaciones DevAcademy

Responsabilidades profesor

  • Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
  • Dar acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado
  • Proveer de local para impartir la formación

Responsabilidades alumno

Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:

  • Mínimo de 4GB de memoria RAM
  • Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD)

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para el cancelamiento de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelamiento fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.



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