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Temario del curso

Módulo 1: Funciones de Pandas en el manejo de DataFrames

  • Introducción a Pandas
    • Estructuras de datos básicas: Series y DataFrame
  • Operaciones en DataFrame
    • Lectura y escritura de datos (CSV, Excel, etc.)
    • Operaciones básicas (selección, filtrado, indexación)
  • Modificación de datos
    • Adición, eliminación de columnas y filas
    • Modificación de valores en el DataFrame
  • Agregación y agrupación de datos
    • GroupBy
    • Agregación, sumas, promedios, etc.
  • Unión y combinación de DataFrames
    • merge, join, concat
  • Manejo de datos faltantes
    • Identificación de datos ausentes
    • Métodos para imputar datos faltantes

Módulo 2: Optimización del tiempo de ejecución del programa

  • Introducción a la optimización
    • Importancia de la optimización en programación
  • Optimización del código
    • Estructuras de datos eficientes
    • Evitar cálculos redundantes
    • Optimización de bucles
  • Optimización en Pandas
    • Vectorización de operaciones
    • Evitar el uso de apply y lambda
    • Gestión de grandes conjuntos de datos
  • Simplificación del código mediante la creación de funciones
    • Creación y uso de funciones
    • Refactorización del código

Módulo 3: Trabajo con la biblioteca NumPy

  • Introducción a NumPy
    • Importación de la biblioteca
    • Estructura de datos básica: ndarray
  • Operaciones con matrices
    • Creación y modificación de arrays
    • Indexación y rebanado de matrices
  • Funciones matemáticas y estadísticas
    • Operaciones matemáticas básicas
    • Funciones estadísticas y de agregación
  • Álgebra lineal
    • Multiplicación de matrices
    • Determinante, matriz inversa
  • Trabajo con datos multidimensionales
    • Arrays 2D, 3D y de mayor dimensión
    • Transformaciones de forma de los arrays
  • Integración con otras bibliotecas

Módulo 4: Creación de gráficos en Excel mediante Python

  • Introducción a openpyxl y xlsxwriter
  • Creación de gráficos en Excel
    • Generación de gráficos simples (de líneas, de barras, etc.)
    • Formato de gráficos
  • Generación de gráficos como imágenes (PNG)
    • Uso de matplotlib para generar gráficos
    • Guardado de gráficos como archivos PNG
  • Gráficos avanzados en Excel
  • Automatización de informes
    • Creación de informes automatizados con gráficos
    • Integración de Pandas con openpyxl/xlsxwriter
 16 Horas

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