Domina el Análisis de Datos con Python: Limpieza y Transformación

What you will learn:

Importar y limpiar datos de fuentes diversas (CSV, Excel, APIs) usando Pandas y NumPy.
Gestionar datos faltantes, erróneos y duplicados con técnicas de imputación.
Transformar y combinar datos para análisis eficientes (reestructuración, pivotado, normalización).
Aplicar funciones personalizadas y realizar agregaciones para obtener insights valiosos.
Exportar datos procesados para su uso en proyectos de análisis de datos.

Description

¿Listo para convertirte en un analista de datos altamente solicitado? Este curso intensivo te enseñará a dominar las técnicas esenciales de limpieza y transformación de datos usando Python. Desde la importación de datos en diversos formatos (CSV, TXT, Excel) hasta la gestión avanzada de valores faltantes y la reestructuración de datasets, este curso te proporciona las habilidades prácticas que las empresas demandan.

Aprenderás a identificar y tratar datos anómalos (outliers), eliminar duplicados, realizar transformaciones complejas, y fusionar diferentes fuentes de datos. Cubriremos técnicas de conversión y normalización, agregación de datos, y el manejo eficiente de fechas y horas. Dominarás bibliotecas clave como Pandas y NumPy para el procesamiento de datos.

No solo teoría: pondrás en práctica todo lo aprendido a través de un proyecto final con datos reales, simulando las situaciones que enfrentarás en un entorno profesional. Este curso no solo te brindará conocimientos, sino que te preparará para el éxito en tu carrera como analista de datos. ¡Inscríbete ahora y comienza tu transformación!

Incluye ejercicios prácticos, ejemplos reales y el apoyo de un instructor con amplia experiencia en el campo.

Curriculum

Evaluación de Conocimientos Previos

Esta sección inicial evalúa tu conocimiento previo de estructuras de datos y funciones en Python, así como tu familiaridad con la programación numérica usando NumPy. Se realiza a través de dos breves exámenes que te permitirán identificar áreas de mejora y orientar tu aprendizaje durante el resto del curso. El primer examen cubre conceptos fundamentales de Python, mientras que el segundo se centra en las habilidades de NumPy, esenciales para el análisis de datos.

Introducción al Análisis de Datos con Python

Comenzamos con una presentación del curso, el instructor y la metodología de aprendizaje. Se detallan los objetivos del curso y la importancia de la preparación y manipulación de datos. Aprenderás a configurar tu entorno de trabajo para comenzar a programar en Python. Te mostramos la importancia de la carga, el almacenamiento y la preparación adecuada de datos para un análisis eficaz.

Importación y Manipulación de Datos

Aprenderás a importar datos desde archivos CSV, TXT y hojas de cálculo Excel, manejando diferentes separadores y delimitadores. Dominarás las técnicas para realizar una descripción preliminar de los datos y comprenderás los primeros pasos en el proceso de análisis.

Gestión de Datos Faltantes y Erróneos

Esta sección te enseña a identificar datos faltantes y valores anómalos, empleando varias estrategias para su tratamiento. Aprenderás técnicas de imputación avanzadas para manejar datos perdidos y comprenderás la importancia de visualizar y comunicar la presencia de datos faltantes en tu análisis.

Limpieza y Reestructuración de Datos

Aquí aprenderás a identificar y manejar valores atípicos (outliers), a través de técnicas de visualización e identificación de outliers. También se cubre la detección y resolución de datos duplicados, lo que garantiza la calidad y fiabilidad de tus datos. Se enseñan estrategias para el manejo de duplicados con ejemplos prácticos.

Transformación y Combinación de Datasets

Aprenderás a reordenar y seleccionar columnas, transformar y crear nuevas columnas, y combinar múltiples fuentes de datos. La resolución de conflictos en datos integrados, la validación y las pruebas de calidad son fundamentales. Dominarás técnicas de pivotado de datos, convirtiendo entre formatos largos y anchos, y la separación y fusión de columnas.

Conversión y Normalización de Datos

Esta sección cubre el escalamiento y la normalización de datos, la conversión de datos categóricos a numéricos, la generación de variables ficticias (dummy) y la reducción de dimensionalidad, mejorando la calidad y el rendimiento de tus análisis.

Agrupación, Resumen y Funciones Personalizadas

Aprenderás a resumir datos con operaciones de agregación, a aplicar funciones personalizadas para transformar datos, y a aplicar funciones por grupo para análisis más detallados.

Exportación y Almacenamiento de Datos

Esta sección te enseña a guardar datos en diversos formatos (CSV, Excel, JSON, XML, HTML), configurando las opciones de exportación, comprimiendo datos para un almacenamiento eficiente. Cubriremos las técnicas para la carga y exportación de datos en formatos JSON, XML y HTML.

Conexión a Bases de Datos y APIs

Aprenderás a conectarte a bases de datos SQL, usar ORMs para interactuar con bases de datos, acceder a datos de APIs externas y procesar respuestas JSON de APIs, abriendo las puertas al análisis de datos de diversas fuentes.

Manejo de Fechas y Horas

Aquí aprenderás la importancia de los datos de fecha y hora, el formateo y conversión de fechas, la extracción de componentes, el tratamiento de errores y operaciones y cálculos con fechas, esencial para el análisis temporal.

Proyecto Final y Recursos Adicionales

Culminamos con un proyecto final donde aplicarás todo lo aprendido, trabajando con datos reales. Se presentan recursos adicionales y pasos siguientes para continuar tu desarrollo en el análisis de datos.

Conclusión

Una clase extra para cerrar el curso.