preloder
aumentar disminuir

¿QUÉ HACEMOS?

Introducción a Python + Manejo de Datos

Del 11 de agosto al 3 de septiembre

martes y jueves (18 a 21 hrs.)
descargar ver

Introducción

Python es el lenguaje más popular para hacer ciencia de datos. Sus múltiples librerías permiten llevar a cabo todo el proceso de obtención, limpieza, análisis y visualización de datos de una manera muy eficiente. Además, es gratis y muy fácil e intuitivo de aprender.

En este curso vamos a conocer Python y a empezar a programar desde cero en este lenguaje que puede abrir muchas oportunidades en tu carrera. Específicamente aprenderemos a usar las librerías más populares para las tareas de manejo de datos.

 

Objetivo

El objetivo del curso es aprender a usar Python para el manejo y visualización de datos. Específicamente, los objetivos del curso son aprender a:

  • Hacer operaciones básicas de manejo de bases de datos.
  • Hacer el pre procesamiento y limpieza de variables.
  • Hacer procesamiento básico de texto para su análisis.
  • Realizar operaciones básicas de manejo de datos geoespaciales.

Dirigido a

Cualquier profesional interesado en ciencia de datos.

Conocimientos previos: Preferiblemente con experiencia en análisis de datos y algún software para manejo de bases de datos (R, Stata, Excel, etc).

Temario 

  1. Introducción básica a Python: En esta sesión veremos lo fundamental para empezar a programar en Python desde cero.
  • ¿Qué es?
  • ¿qué se puede hacer en Python?
  • Ejemplos de aplicaciones
  • Cómo instalar Python y sus paquetes
  • Jupyter notebooks
  • Tipos de datos: str, int, float
  • Funciones built-in básicas: print(), type(), len(), range(),
  • Estructuras de datos en Python: Tuplas, Listas, Diccionarios, Conjuntos, Arrays, DataFrames
  1. Introducción intermedia a Python:

En esta sesión seguiremos aprendiendo a programar en Python utilizando las estructuras de control -que nos permiten automatizar y controlar procesos repetitivos- y también veremos cómo crear nuestras propias funciones y comandos.

  • Estructuras de control en Python: for, while, if, else, elif, whit
  • Listas y diccionarios por comprensión
  • Funciones
  • Clases y métodos
  1. Manejo de datos en Pandas I

Pandas es la librería más popular de Python para el manejo datos. Es sencilla y muy completa. En esta sesión aprenderemos desde cómo leer los archivos con datos, pasando por cómo crear y transformar variables, reestructurar la base de datos, resumir la información y finalmente exportar a otros formatos los datos.

  • DataFrames y Series
  • Leer datos de diferentes fuentes (csv, Excel, stata, spss, internet)
  • Filtro de variables y valores
  • Consultas
  • Crear variables
  • Renombrar variables
  • Reemplazar valores
  • Reestructurar (pivot, melt)
  • Transformación de variables
  • Resumir información (summary)
  • Exportar los datos.
  1. Manejo de datos en Pandas II

En esta sesión veremos algunas funcionalidades más avanzadas de Pandas.

  • Unir bases de datos.
  • Agrupar y agregar datos
  • Multindex
  • Missing Values
  • Duplicados
  • Aplicar funciones
  • Variables categóricas
  1. Manejo de texto

En esta sesión aprenderemos los fundamentos del procesamiento de texto para su análisis. Veremos cómo pre procesar y limpiar el texto, cómo usar expresiones regulares y algunos análisis básicos de analítica de texto.

  • Funciones built-in de los strings
  • Expresiones regulares
  • Métodos para variables string en Pandas
  • Conteo de frecuencias
  • Variables categóricas
  1. Manejo de fechas y series de tiempo

Veremos cómo usar funciones especiales para declarar variables temporales

  • Librerías para manejar fechas y tiempo.
  • Métodos y atributos de variables de tiempo en Pandas.
  1. Manejo de datos espaciales con GeoPandas

GeoPandas hace muy fácil el manejo y la visualización de datos geográficos. En esta sesión aprenderemos cómo usar la información geográfica para enriquecer el análisis de datos.

  • Instalación
  • Estructuras de datos de GeoPandas
  • Lectura de datos espaciales
  • Operaciones geométricas
  • Uniones de bases datos
  • Uniones espaciales

Bibliografía

  1. McKinney, W. (2012). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. ” O’Reilly Media, Inc.”.
  2. Automate the Boring Stuff with Python. Libro en línea disponible en: https://automatetheboringstuff.com/

Profesor

Juan Javier Santos Ochoa

Sede: Instituto Mora

Sala: por definir (Plaza o Poussin)

 

Requisitos de Admisión:

 Para ser admitido como alumno de nuevo ingreso al programa de Educación Continua, el solicitante debe satisfacer los siguientes requisitos:

  • Realizar su inscripción en línea a través de la liga de Educación Continua: http://200.10.244.148:8084/solicitud/ , acceder a www.cide.edu Docencia o bien descargar el documento (llenar y firmar) https://tinyurl.com/snprnj5
  • Enviar al correo de escuelademetodos@lnpp.mx el formato de inscripción del curso, este último se genera en PDF una vez que hayas llenado la solicitud en línea (o también se puede descargar en la liga https://tinyurl.com/snprnj5); una identificación oficial (INE, licencia, cédula); y el comprobante de pago
  • Favor de enviarlos antes de la fecha de inicio y entregar los originales (pago) el primer día de clase

 

Precio y formas de pago:

 Los participantes deberán cubrir una colegiatura de $6,500.00 (seis mil quinientos pesos 00/100 m.n.) por cada curso, la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición, a pagar al momento de la inscripción en línea. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas para el pago de cuotas. Las inscripciones se cierran el primer día del curso.

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Estacionamiento:

Los participantes de la Escuela de Métodos, tendrán acceso al estacionamiento del CIDE. Sin embargo, para los alumnos de los cursos que se dan en nuestra sede alterna, en el Instituto Mora, no hay estacionamiento.  

 

Mayores informes: 

Patricia Galán Lara

Tel. (55) 5727 9800 ext. 2443

Cel. (55) 61853815

Correo: escuelademetodos@lnpp.mx

SUBIR
COMENTARIOS.png