Universidad Complutense Madrid UCM Formacion Masters

Microcredencial en

Análisis de datos con Python

Marca UCM Secundaria Monocromo Blanco
Excelencia académica QS Masters UCM

9 Junio 26 al 30 Junio 26

3 ECTS

Martes y Jueves (18h-21h)

Presencial (450€)

Online (350€)

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Becas, Financiación y Bonificación Fundae.

Formación en Análisis de Datos con Python

En este módulo, los estudiantes aprenden de forma práctica, empezando por las bases del lenguaje Python y avanzando progresivamente hacia técnicas más completas para trabajar con datos y analizarlos de manera eficaz. Inicialmente se familiarizan con el entorno de programación y con los conceptos esenciales de Python, para después aplicar estos conocimientos al análisis de datos utilizando la biblioteca Pandas, una de las herramientas más utilizadas en este ámbito.

Microcredencial en Análisis de Datos con Phyton

Objetivos de la Microcredencial

  1. Adquirir fundamentos sólidos y técnicas avanzadas del lenguaje Python orientadas al análisis de datos

    2. Aplicar métodos eficientes para la adquisición, almacenamiento y gestión de datos provenientes de diversas fuentes.

    3. Desarrollar competencias para procesar, limpiar y transformar datos mediante herramientas especializadas como Pandas.

    4. Aprender a representar datos de forma clara y comprensible mediante visualizaciones con Matplotlib, facilitando así la interpretación de los resultados.

1. Introducción al lenguaje de programación Python:

Se presentarán los fundamentos de Python como lenguaje de programación, así como el entorno de trabajo necesario para desarrollar soluciones orientadas al análisis de datos. Se abordarán los conceptos básicos del paquete Pandas como herramienta esencial para el tratamiento de datos en Python.

2. Adquisición y almacenamiento de datos:

Se abordarán las técnicas fundamentales para la obtención de información desde la web mediante el consumo de APIs, incluyendo el estudio de los principales formatos de intercambio y adquisición de datos, específicamente JSON y CSV.Así mismo, se presentará el uso de bases de datos relacionales como sistema estructurado para el almacenamiento, gestión y consulta de datos, analizando sus características y ámbitos de aplicación.

3. Procesamiento y limpieza de datos con Pandas:

Se abordarán las técnicas más comunes para filtrar, agrupar y depurar conjuntos de datos. Se trabajará la detección y corrección de errores como duplicados, valores perdidos o atípicos, y se desarrollará un análisis exploratorio inicial para comprender mejor la estructura y calidad de los datos disponibles.

4. Visualización de datos con Matplotlib:

Se estudiarán los principios de la visualización de datos, aprendiendo a elegir el tipo de gráfico más adecuado en función del objetivo analítico. Se empleará la librería Matplotlib para generar visualizaciones tanto básicas como avanzadas, tanto para el análisis exploratorio como para la generación de informes

Becas Santander

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01

Programación y Fundamentos Phyton

Familiarizan con el entorno de programación y los fundamentos básicos de Python, técnicas para adquirir y almacenar datos provenientes de múltiples fuentes (APIs, formatos JSON, XML y CSV) y gestionar bases de datos relacionales.

02

Técnicas de Procesamiento

Posteriormente, se exploran detalladamente técnicas esenciales de procesamiento y limpieza de datos, como filtrado, manejo de datos faltantes, detección de duplicados y valores atípicos.

03

Gestión avanzada de librerías

Se capacita a los alumnos en visualización avanzada de datos utilizando las librerías Matplotlib cubriendo desde gráficos simples hasta gráficos complejos y especializados para facilitar la interpretación y comunicación de resultados.

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