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 de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales y potencialmente heterogéneos) y series temporales. Numpy ofrece el soporte fundamental para el cálculo numérico mediante sus operaciones con matrices. Juntos, forman un ecosistema robusto para la gestión y el análisis eficientes de datos en Python.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y 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 utilizando Pandas y NumPy.
- Realizar operaciones avanzadas de transformación, ordenación y filtrado de datos.
- Ejecutar 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
- Conferencia interactiva y debate.
- Muchas 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 coordinar.
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)
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- Navegar por la interfaz de ArcGIS.
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- Realizar análisis espaciales básicos.
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- 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 geoprocésamiento.
- Automatizar flujos de trabajo mediante ModelBuilder y scripting con Python.
- Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos 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.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
- Utilizar scriptings en Python para automatización y procesamiento de datos complejos.
- Aplicar modelado espacial para resolver problemas en escenarios del mundo real.
- Realizar análisis geoestadísticos para una interpretación avanzada de datos.
- Integrar fuentes de datos externas y aprovechar el análisis de datos espaciales en 3D.
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- Crear mapas dinámicos e interactivos y visualizaciones para diversas aplicaciones.
- Utilizar programación y automatización para optimizar los flujos de trabajo 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 su impacto en el ecosistema de seguros.
- Diseñar estrategias centradas en el cliente, impulsadas por herramientas digitales e información derivada de datos.
- Aplicar enfoques basados en datos a 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 reales y traducir las lecciones aprendidas en iniciativas locales.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión grupal.
- Análisis de casos de estudio y talleres en grupo.
- 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, 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 y con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean 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 serán capaces de:
- Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos por el plan de estudios IREB CPRE Nivel Fundamental.
- Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas para el contexto.
- Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
- Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización a lo largo del 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 presentar y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundamental.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas 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 bajo solicitud.
Python para ArcGIS y QGIS para profesionales de las Ciencias de la Tierra e Ingeniería
35 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de las ciencias de la tierra e ingeniería de nivel básico que deseen utilizar Python para el análisis geoespacial tanto en ArcGIS como en QGIS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 la visualización de datos en SIG.
- Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
- Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripts de Python en ArcGIS y QGIS.
- Desarrollar herramientas de geoproc basadas en Python para ArcGIS y QGIS con el fin de optimizar tareas.
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo GIS a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un dominio amplio dentro de la disciplina académica más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de compilar y exportar mapas gráficos. QGIS admite tanto capas rasterizadas como vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como puntos, líneas o polígonos. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas, y el software puede georreferenciar imágenes. 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 uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades de GIS en tu código o aplicación de Python, de modo que incluso puedas crear tu propio complemento de Python en torno a una funcionalidad específica de GIS.
Análisis de Requisitos
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a personas que desean comprender el análisis de requisitos y realizarlo de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis aplicadas a sus proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- identificar los diferentes tipos de requisitos.
- comprender los conceptos generales y las actividades involucradas en el análisis de requisitos.
- familiarizarse con la metodología del análisis de requisitos.
- utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para obtener ventaja en sus proyectos.
- estructurar los requisitos para comunicar eficientemente con arquitectos y desarrolladores mediante un proceso iterativo de recopilación de requisitos.