Dominando el Análisis de Datos en Excel con Python: Pandas, NumPy y Matplotlib

What you will learn:

Descubrirás cómo integrar Python directamente en Excel, crear variables, manejar tipos de datos, realizar casteos y aplicar operadores lógicos, matemáticos y de asignación para tus análisis.
Manipularás datos de forma experta con Pandas: crearás DataFrames, utilizarás métodos como count(), std(), head(), crearás series, seleccionarás con iloc[], y aplicarás agregaciones con sum(), nunique(), agg(), groupby(), y renombrarás elementos.
Generarás una amplia variedad de gráficos visuales desde Python en Excel, incluyendo barras, cajas, KDE, líneas, áreas, hexbin, pie, histogramas y gráficos de dispersión (scatter plots) con Pandas.
Aplicarás funciones avanzadas de agregación y selección como loc[], get(), map(), crearás tablas pivote, y dominarás la búsqueda y manipulación de cadenas de texto para un análisis de datos profundo.
Utilizarás la librería NumPy para aplicar funciones numéricas y crear y gestionar arreglos (arrays), optimizando cálculos y operaciones estadísticas.
Aprenderás a usar la librería Matplotlib para construir visualizaciones detalladas y específicas para el análisis de datos.
Desarrollarás la capacidad de crear gráficos orientados al análisis estadístico, aprendiendo también a personalizar su estética para presentaciones profesionales.
Importarás datos eficientemente desde diversas fuentes: bases de datos Access y archivos en formatos CSV, XML y Excel, para un análisis de datos integral.

Description

En el panorama actual del mercado laboral, el análisis de datos se ha consolidado como una habilidad indispensable. Este curso te sumerge en la revolucionaria integración de Python dentro de Excel, una combinación que potencia la herramienta de hoja de cálculo más utilizada con el lenguaje de programación líder en ciencia de datos. Aprenderás a aprovechar las bibliotecas más robustas de Python, como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn, para llevar tus capacidades de análisis de datos a un nivel superior directamente desde el entorno de Excel que ya conoces.

Descubrirás cómo invocar y ejecutar código Python desde Excel, familiarizándote con la creación y manipulación de variables, la gestión de tipos de datos, la aplicación de operadores matemáticos, lógicos y de asignación, así como conceptos fundamentales de programación que te permitirán interactuar eficazmente.
Te convertirás en un experto en la manipulación de datos usando Pandas. Crearás DataFrames, aplicarás métodos esenciales como count(), std(), head() para una exploración inicial, construirás Series de datos, y utilizarás funciones avanzadas como iloc[], sum(), nunique(), agg() y groupby() para resumir y transformar información, incluyendo técnicas de renombrado de columnas para mayor claridad.
Aprenderás a generar visualizaciones impactantes directamente desde Python en tus hojas de Excel utilizando las capacidades de Pandas y Matplotlib. Crearás una amplia gama de gráficos: barras, cajas, distribuciones KDE, líneas, áreas, hexbin, tartas, histogramas y dispersión (scatter plots) para comunicar tus hallazgos de forma clara y efectiva.
Explorarás funciones avanzadas de agregación y filtrado de datos con Pandas, utilizando loc[] y get() para la selección, map() para la transformación, y construirás tablas pivote robustas. También te adentrarás en la búsqueda y el manejo sofisticado de cadenas de texto, herramientas cruciales para la limpieza y preparación de datos.
Dominarás la librería NumPy para el cálculo numérico de alto rendimiento. Aplicarás sus funciones matemáticas y aprenderás a crear y manipular arreglos multidimensionales (arrays), esenciales para operaciones estadísticas y científicas.
Profundizarás en Matplotlib, la biblioteca estándar para la creación de gráficos, enfocándote en visualizaciones diseñadas específicamente para el análisis y la estadística de datos.
Adquirirás las habilidades para personalizar y mejorar la estética de tus gráficos, haciendo que tus presentaciones de datos sean no solo informativas, sino también visualmente atractivas y profesionales.
Aprenderás a importar conjuntos de datos desde diversas fuentes externas, incluyendo bases de datos Access y archivos en formatos CSV, XML y las propias hojas de cálculo de Excel, preparando tus datos para un análisis integral.

Para aprovechar al máximo este curso, se requiere:

Conocimientos básicos de Excel y sus funcionalidades generales.
Fundamentos de matemáticas que te permitan comprender conceptos estadísticos y numéricos.

Este programa está diseñado para analistas de datos, profesionales de negocios y estudiantes que buscan integrar la potencia analítica de Python en su flujo de trabajo diario de Excel. Contarás en todo momento con archivos de trabajo prácticos para aplicar cada concepto aprendido.

Curriculum

Fundamentos de Python en el Entorno Excel

Esta sección inicial te sumerge en la emocionante integración de Python directamente en Excel. Aprenderás desde cero cómo invocar y ejecutar scripts de Python dentro de tus hojas de cálculo, abriendo un nuevo universo de posibilidades. Cubrirás los conceptos esenciales de Python, incluyendo la creación y manipulación de variables, la comprensión de los diferentes tipos de datos y cómo realizar casteo entre ellos. También te familiarizarás con los operadores matemáticos, lógicos y de asignación, construyendo una base sólida para interactuar con Python y realizar operaciones básicas de forma eficiente y precisa en tu entorno de Excel.

Manipulación de Datos con la Biblioteca Pandas

Adéntrate en el corazón del análisis de datos con Pandas, la biblioteca por excelencia para la manipulación y el análisis estructurado de datos. En esta sección, te enseñaremos a crear y trabajar con DataFrames, la estructura de datos fundamental de Pandas. Dominarás métodos esenciales para la exploración y resumen de datos como `count()`, `std()`, y `head()`. Aprenderás a construir Series de datos, realizar selecciones avanzadas con `iloc[]`, y aplicar funciones de agregación como `sum()`, `nunique()`, `agg()` y `groupby()` para transformar y consolidar tu información, incluyendo técnicas para renombrar columnas de forma efectiva.

Análisis Avanzado y Transformación de Datos con Pandas

Lleva tus habilidades con Pandas al siguiente nivel en esta sección, donde explorarás técnicas más sofisticadas de agregación y reestructuración de datos. Aprenderás a utilizar funciones clave como `loc[]` y `get()` para la selección avanzada de datos, y `map()` para aplicar transformaciones complejas a tus Series y DataFrames. Un enfoque particular se dará a la creación de tablas pivote, una herramienta poderosa para resumir y analizar grandes volúmenes de datos. Además, te capacitaremos en la búsqueda de cadenas de texto y en el manejo avanzado de strings, habilidades cruciales para la limpieza, categorización y preparación de datos para un análisis más profundo.

Fundamentos de NumPy para Computación Numérica

Esta sección te introduce a NumPy, la biblioteca fundamental para la computación científica con Python, especialmente diseñada para trabajar con arreglos numéricos de alto rendimiento. Aprenderás a crear y manipular arreglos multidimensionales (arrays), que son la base para muchas operaciones matemáticas y estadísticas complejas. Dominarás las funciones numéricas de NumPy para realizar cálculos eficientes, transformaciones de datos y preparaciones para modelos, optimizando tus flujos de trabajo de análisis de datos con la potencia y velocidad de esta biblioteca esencial.

Visualización de Datos con Pandas, Matplotlib y Seaborn

Descubre el arte de comunicar tus hallazgos a través de visualizaciones de datos impactantes. En esta sección, aprenderás a generar una amplia gama de gráficos directamente desde Python utilizando las capacidades integradas de Pandas y la flexibilidad de Matplotlib. Crearás gráficos de barra, de caja (box plots), de densidad (KDE), de líneas, de áreas, hexbin, de pie, histogramas y de dispersión (scatter plots). También te sumergirás en la librería Matplotlib para la creación de gráficas enfocadas en el análisis de datos y estadísticas, y aprenderás a personalizar el estilo y la estética de tus visualizaciones para hacerlas más claras, atractivas y profesionales.

Importación y Preparación de Conjuntos de Datos

En esta sección crucial, te equiparemos con las habilidades necesarias para integrar datos de diversas fuentes externas en tu entorno de Python y Excel. Aprenderás a importar eficientemente archivos de bases de datos como Access, así como datos almacenados en formatos comunes como CSV, XML y, por supuesto, otras hojas de cálculo de Excel. Esta habilidad es fundamental para cualquier analista de datos, ya que te permitirá consolidar información de diferentes orígenes y prepararla adecuadamente para su posterior manipulación y análisis, garantizando que siempre trabajes con datos precisos y completos.

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