Ciencia de datos y automatización con Python

Objetivos: Resumir la información de bases de datos de forma numérica y gráfica. Automatizar procesos relacionados con la gestión de información.

Contenidos: Los contenidos del curso se han estructurado en cuatro bloques:

Bloque 1: Procesamiento de datos.

1. Estructuras de datos con Pandas y tratamiento de valores perdidos.
2. Gestión de datos con Pandas y tratamiento de datos anómalos.
3. Manipulación y combinación de conjunto de datos.

Bloque 2: Análisis exploratorio de datos.

4. Tablas de frecuencias.
5. Análisis descriptivo de variables – Medidas de centralización y dispersión.
6. Relación entre variables.

Bloque 3: Visualización de datos.

7. Visualización de datos univariantes con matplotlib.
8. Visualización de datos bivariantes con matplotlib.
9. Visualización de datos multivariantes con Seaborn.

Bloque 4: Automatización extracción de información.

10. Automatización hojas de cálculo.
11. Automatización extracción información de ficheros PDF.
12. Automatización extracción información a partir de imágenes (OCR).
13. Automatización extracción información API WEB.
14. Automatización extracción información WEB SCRAPING.
15. Automatización procesos web.