Con esta Postgraduate diploma 100% online, obtendrás una base sólida en el uso de Python para ciencia de datos y análisis, incluyendo la configuración de entornos de desarrollo y el empleo de bibliotecas esenciales” 

El Data Analysis with Python es indispensable en el ámbito empresarial y científico debido, primero, a sus bibliotecas especializadas, como Pandas, NumPy y Matplotlib, proporcionando una plataforma robusta y versátil para manipular, visualizar y analizar datos de manera eficiente. Además, la comunidad activa de Python contribuye constantemente con nuevas bibliotecas y recursos, manteniendo a la par las tendencias del análisis de datos. 

Así nace esta Postgraduate diploma, el cual ofrecerá un extenso programa centrado en el desarrollo de competencias clave para el manejo y análisis eficiente de datos. De esta forma, el profesional se enfocará en los fundamentos, cubriendo desde variables y tipos de datos, hasta estructuras de control y mejores prácticas de codificación. 

Asimismo, el informático se adentrará en estructuras de datos y funciones avanzadas, abordando el manejo de archivos y técnicas de modelado en Python. En este contexto, destacará la aplicación práctica de estructuras, como conjuntos y diccionarios, junto con el manejo de funciones y el procesamiento eficiente de archivos. Sin olvidar el uso avanzado de NumPy, Pandas y Matplotlib, proporcionando habilidades avanzadas en la manipulación de arrays, el manejo eficiente de datos estructurados y técnicas avanzadas de visualización. 

Finalmente, el plan de estudios abordará el manejo avanzado de datos con NumPy y Pandas, con un enfoque en estrategias de optimización de rendimiento y almacenamiento. De esta manera, se cubrirá la carga y almacenamiento de datos desde diversas fuentes, estrategias de limpieza y transformación avanzadas, así como el análisis de series temporales y datos complejos. 

TECH proporcionará a los expertos una certificación adaptable, otorgándoles una mayor autonomía para gestionar sus períodos de participación. Este método se basará en la metodología Relearning, que implica la repetición de conceptos clave para potenciar la asimilación de los contenidos. Adicionalmente, tendrán acceso a un conjunto único de Masterclasses adicionales, impartidas por un reconocido docente de prestigio internacional, especializado en Ingeniería de Aprendizaje Automático

¡Conviértete en un experto en Ingeniería de Aprendizaje Automático con TECH! Accederás a Masterclasses exclusivas y complementarias, creadas por un reconocido especialista de gran prestigio internacional en este campo” 

Esta Postgraduate diploma en Data Analysis with Python  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Análisis de Datos con Python 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Desde operaciones básicas, hasta técnicas avanzadas de visualización, adquirirás habilidades para realizar análisis de datos avanzados y visualizaciones efectivas. ¿A qué esperas para matricularte?”   

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextualizado, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Profundizarás en el manejo avanzado de datos con NumPy y Pandas, haciendo hincapié en estrategias de optimización de rendimiento y almacenamiento, gracias a recursos didácticas a la vanguardia tecnológica y educativa"

¡Apuesta por TECH! Abordarás aspectos fundamentales, como variables y estructuras de control, así como técnicas avanzadas como el uso de IPython y Jupyter Notebooks"

The content has been meticulously designed, from essential fundamentals to advanced techniques, for professionals to acquire robust Python skills. Through immersion in vital libraries, such as NumPy, Pandas and Matplotlib, graduates will not only gain technical skills, but also develop the ability to approach complex challenges with creativity and confidence. In this regard, the program will also seek to cultivate an analytical mindset, foster best practices, and provide students with a deep understanding of how to apply these skills in real-world scenarios. 

Dive into the fascinating world of Data Analytics with Python, and equip yourself with the tools and insights needed to excel in a data-driven era”

Module 1. Data Processing and Big Data with Python 

1.1. Using Python on Data 

1.1.1. Python in Data Science and Analysis 
1.1.2. Essential Libraries for Data 
1.1.3. Applications and Examples 

1.2. Setting Up the Python Development Environment 

1.2.1. Python Installation and Tools  
1.2.2. Configuration of Virtual Environments 
1.2.3. Integrated Development Tools (IDE) 

1.3. Variables, Data Types and Operators in Python 

1.3.1. Variables and Primitive Data Types 
1.3.2. Data Structures 
1.3.3. Arithmetic and Logical Operators 

1.4. Flow Control: Conditionals and Loops 

1.4.1. Conditional Control Structures (if, else, elif) 
1.4.2. Loops (for, while) and Flow Control 
1.4.3. List Comprehensions and Generator Expressions 

1.5. Functions and Modularity with Python 

1.5.1. Use of Functions 
1.5.2. Parameters, Arguments and Return Values 
1.5.3. Modularity and Code Reuse 

1.6. Error and Exception Handling with Python 

1.6.1. Errors and Exceptions 
1.6.2. Exception Handling with Try-Except 
1.6.3. Creating Custom Exceptions 

1.7. IPython Tool 

1.7.1. IPython Tool 
1.7.2. Using IPython for Data Analysis 
1.7.3. Differences with the Standard Python Interpreter 

1.8. Jupyter Notebooks 

1.8.1. Jupyter Notebooks 
1.8.2. Use of Notebooks for Data Analysis 
1.8.3. Publication of Jupyter Notebooks 

1.9. Python Coding Best Practices 

1.9.1. Style and Conventions (WBS 8) 
1.9.2. Documentation and Comments 
1.9.3. Testing and Debugging Strategies 

1.10. Python Resources and Communities 

1.10.1. Online Resources and Documentation 
1.10.2. Communities and Forums 
1.10.3. Learning and Updating in Python 

Module 2. Data Structures and Functions in Python 

2.1. Sets in Python 

2.1.1. Operations and Methods 
2.1.2. Differences and Practical Application 
2.1.3. Iteration and Comprehensions 

2.2. Dictionaries and their Use in Python 

2.2.1. Dictionary Creation and Manipulation 
2.2.2. Data Access and Management 
2.2.3. Patterns and Advanced Techniques 

2.3. List and Dictionary Comprehensions in Python 

2.3.1. Syntax and Examples 
2.3.2. Efficiency and Readability 
2.3.3. Practical Applications 

2.4. Functions on Data in Python 

2.4.1. Creating Functions 
2.4.2. Scope and Namespace 
2.4.3. Anonymous and Lambda Functions 

2.5. Function Arguments and Return Values in Python 

2.5.1. Positional and Named Arguments  
2.5.2. Multiple Return Values 
2.5.3. Variable and Keyword Arguments 

2.6. Lambda Functions and Higher-Order Functions in Python 

2.6.1. Use of Lambda Functions 
2.6.2. Map, Filter and Reduce Functions 
2.6.3. Data Processing Applications 

2.7. File Handling in Python 

2.7.1. Reading and Writing Files 
2.7.2. Handling Binary and Text Files 
2.7.3. Best Practices and Exception Handling 

2.8. Reading and Writing Text and Binary Files in Python 

2.8.1. File Formats and Encoding 
2.8.2. Handling Large Files 
2.8.3. Serialization and Deserialization (JSON, pickle) 

2.9. Contexts and File Operations 

2.9.1. Using the Context Manager (with) 
2.9.2. File Processing Techniques 
2.9.3. Security and Error Handling 

2.10. Python Modeling Libraries 

2.10.1. Scikit-learn 
2.10.2. TensorFlow 
2.10.3. PyTorch 

Module 3. Data Handling in Python with NumPy and Pandas 

3.1. Creating and Manipulating Arrays in NumPy 

3.1.1. NumPy 
3.1.2. Basic Operations with Arrays 
3.1.3. Arrays Manipulation and Transformation 

3.2. Vectorized Operations with Arrays 

3.2.1. Vectorization 
3.2.2. Universal Functions (ufunc) 
3.2.3. Efficiency and Performance 

3.3. Indexing and Segmentation in NumPy 

3.3.1. Access to Elements and Slicing 
3.3.2. Advanced and Boolean Indexing 
3.3.3. Reordering and Selection 

3.4. Pandas Series and DataFrames 

3.4.1. Pandas 
3.4.2. Data Structures in Pandas 
3.4.3. DataFrames Manipulation 

3.5. Indexing and Selection in Pandas 

3.5.1. Access to Data in Series and DataFrames 
3.5.2. Selection and Filtering Methods 
3.5.3. Use of loc e iloc 

3.6. Operations with Pandas 

3.6.1. Arithmetic Operations and Alignment 
3.6.2. Aggregation and Statistics Functions 
3.6.3. Transformations and Application of Functions 

3.7. Handling Incomplete Data in Pandas 

3.7.1. Detection and Handling of Null Values 
3.7.2. Filling and Elimination of Incomplete Data 
3.7.3. Strategies for Handling Incomplete Data 

3.8. Strategies for Handling Incomplete Data 

3.8.1. Concatenation and Data Merging 
3.8.2. Grouping and Aggregation (groupby) 
3.8.3. Pivot Tables and Crosstabs 

3.9. Visualization with Matplotlib 

3.9.1. Matplotlib 
3.9.2. Graphics Creation and Customization 
3.9.3. Integration with Pandas 

3.10. Customizing Graphics in Matplotlib 

3.10.1. Styles and Settings 
3.10.2. Advanced Graphics (scatter, bar, etc.) 
3.10.3. Creating Complex Visualizations 

Module 4. Advanced Techniques and Practical Applications in NumPy and Pandas 

4.1. Loading Data from Different Sources 

4.1.1. Importing from CSV, Excel and Databases 
4.1.2. Reading Data from APIs and Web 
4.1.3. Big Data Management Strategies 

4.2. Data Storage in Python 

4.2.1. Exporting to Different Formats 
4.2.2. Storage Efficiency 
4.2.3. Data Security and Privacy 

4.3. Data Cleansing Strategies in Python 

4.3.1. Identification and Correction of Inconsistencies 
4.3.2. Data Normalization and Transformation 
4.3.3. Automation of Cleaning Processes 

4.4. Advanced Data Transformation in Pandas 

4.4.1. Manipulation and Transformation Techniques 
4.4.2. Combining and Restructuring DataFrames 
4.4.3. Use of Regular Expressions in Pandas 

4.5. Combination of DataFrames in Pandas  

4.5.1. Merge, Join and Concatenation 
4.5.2. Handling of Conflicts and Keys 
4.5.3. Efficient Combination Strategies 

4.6. Advanced Transformation and Pivoting of Data in Pandas  

4.6.1. Pivot and Melt 
4.6.2. Reshaping and Transposition Techniques 
4.6.3. Applications in Data Analysis 

4.7. Time Series in Pandas  

4.7.1. Handling of Dates and Times 
4.7.2. Resampling and Window Functions 
4.7.3. Trend and Seasonality Analysis 

4.8. Advanced Index Management in Pandas  

4.8.1. Multilevel and Hierarchical Indexes  
4.8.2. Advanced Selection and Manipulation 
4.8.3. Query Optimization 

4.9. Performance Optimization Strategies 

4.9.1. Speed and Efficiency Improvements 
4.9.2. Use of Cython and Numba 
4.9.3. Parallelization and Distributed Processing 

4.10. Practical Data Manipulation Projects 

4.10.1. Development of Real Examples of Use 
4.10.2. Integration of Python Techniques 
4.10.3. Strategies for Solving Complex Data Problems

This program represents not only an investment in knowledge, but an exciting opportunity to transform your full potential into Postgraduate diploma qualification”