Efrain Mohedano

Introducción al análisis de datos con Python

Bienvenidos al Curso de Introducción al Análisis de Datos con Python

Este curso está diseñado para proporcionar una sólida introducción al análisis de datos utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares y poderosos en el mundo de la ciencia de datos. A lo largo de cuatro intensas sesiones, los participantes adquirirán habilidades fundamentales y conocimientos prácticos para realizar análisis estadísticos y manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva.

Objetivos Principales del curso

Dominar los Fundamentos de Python: Aprender la sintaxis básica de Python, estructuras de datos y conceptos de programación orientada a objetos.
Analizar Datos Estadísticos: Comprender y aplicar estadísticas descriptivas e inferenciales para interpretar datos reales.
Preparación y Limpieza de Datos: Adquirir habilidades para preparar y limpiar datos, haciendo posible un análisis preciso.
Visualización de Datos: Aprender a crear representaciones gráficas de datos para una mejor interpretación y presentación de resultados.
Tratamiento de Datos Cualitativos: Desarrollar técnicas para analizar textos y datos cualitativos.

Mecánica del Curso

El curso se impartirá completamente en línea mediante Google Meet, permitiendo a los participantes aprender desde la comodidad de su hogar, registrando su asistencia a través de un formulario de Google. Cada semana, se explorará un nuevo módulo a través de:

Sesiones Teóricas: Presentaciones y lecciones en video para entender los conceptos clave.
Asistencia en Tiempo Real: Sesiones en vivo para resolver dudas, discutir temas y asegurar la comprensión del material.
Ejercicios Prácticos: Casos de uso y proyectos para aplicar lo aprendido, reforzar habilidades y simular escenarios reales.

Aprendizajes Esperados

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

Manejar eficientemente Python para el análisis de datos.
Interpretar y realizar análisis estadísticos de conjuntos de datos.
Preparar y limpiar datos para asegurar la precisión de los análisis.
Visualizar datos de forma efectiva para comunicar resultados.
Aplicar análisis cualitativos para extraer insights valiosos de textos y datos no estructurados.

Temario

Unidad 1: Fundamentos de Python y Análisis de Datos

Python, panorama general y aplicaciones
Conceptos básicos de Python
Ambientes de desarrollo y editores
Estructuras de datos

Variables y constantes
Listas, Tuplas, y Diccionarios
Comprensiones de listas
Manejo de strings y archivos

Estructuras de control
- Estructuras de decisión
- Estructuras de iteración
Funciones y módulos básicos

Unidad 2: Análisis Estadístico y Estadística Descriptiva

Conceptos básicos de estadística en Python
- Medidas de centralización
- Medidas de dispersión
Estadística Descriptiva con Python
- Uso de NumPy y Pandas
- Análisis exploratorio de datos
- Visualización con Matplotlib y Seaborn
Técnicas avanzadas de limpieza de datos en DataFrames y archivos de Excel
- Homogeneización de valores
- Valores faltantes
- Codificación de clases
- Funciones de similitud

Unidad 3: Estadística Inferencial con Python

Pruebas de hipótesis
Intervalos de confianza
Correlación
Regresiones
1. Regresión lineal
2. Regresión logística

Unidad 4: Tratamiento de datos cualitativos

Generación de nubes de palabras
Análisis LDA
Tratamiento de texto
- Identificación de palabras clave en textos
- Conteo de palabras (conectores, adverbios, verbos, sujetos)
Cálculo de entropía de la información
Interpretación con Lenguajes de Modelado de Temas (LMT).