Programación Python para el análisis de datos


Dirigido a toda persona con experiencia en programación usando el lenguaje Python, con interés en desarrollar conocimientos y habilidades de vanguardia en el campo de la ciencia de datos.

Las empresas y las organizaciones están cada vez más interesadas en obtener información y conocimientos a partir de datos para tomar mejores decisiones. Para ello requieren invertir en infraestructura y en capital humano con formación especializada en ciencia de datos e inteligencia artificial. Cada vez es más clara la necesidad de que nuestro país cuente con profesionales preparados en las tecnologías de vanguardia. El Laboratorio de Ciencia de datos del CITEDI cuenta con la infraestructura necesaria para ofrecer este curso.


Total de horas: 20 horas


Inversión: $5,000.00.


Fechas: Inicia el 16 de mayo de 2023. Finaliza el 16 de junio de 2023.


Sesiones y horario: Martes y viernes de 09:00h a 11:00h, tiempo del Noroeste de México (10:00h a 12:00h tiempo del Centro de México).


Modalidad: Virtual síncrona (Plataforma Teams).


Cupo: Limitado a 30 personas.


Requisitos técnicos:


  • Computadora Personal/Laptop con cámara, micrófono y conexión a internet.
  • Acceso a Teams
  • Jupyterlab instalado en el equipo (software libre basado en la red)

Temario

  • 1. Introducción
  • 2. Python, IPython y Jupyter
  • 3. Estructuras de datos integradas, funciones, y archivos
  • 4. NumericPython: Arreglos y computación vectorizada
  • 5. Biblioteca de análisis de datos (Pandas)
  • 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivos
  • 7. Manejo de Datos: Unión, Combinación y Remodelación
  • 8. Agregación de Datos y Operaciones con Grupos


Bibliografía

McKinney, Wes. Python for Data Analysis: Data Wransgling with Pandas, NumPy, and IPython. 2da. Editado por Marie Beaugureau. Sebastopol, California: O'Reilly Media Incorporated, 2017.

Python Software Foundation. Python 3.10.2 documentation. Editado por Python Software Foundation. Vers. 2. 2022. https://docs.python.org/3/

The Python Language Reference. Vers. 2. 2022. https://docs.python.org/3/reference/index.html

The Python Standard Library. Vers. 2. 2022. https://docs.python.org/3/library/index.html

The Python Tutorial. Vers. 2. 2022. https://docs.python.org/3/tutorial/index.html



Criterios de evaluación.

  • Elaboración de ejercicios.
  • Desarrollo del código en Python que demuestre el conocimiento adquirido.

Criterios de acreditación.

  • Un mínimo el 80 % de asistencia
  • Calificación mínima de 80 (en escala de 0 a 100)

Se entregará constancia de acreditación.

 


Instructores.


Instructor: M. en C. David J. Saucedo Martínez

Cursó la carrera de Ingeniería Eléctrica de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), de la cual se graduó en 1973.

Es Maestro en Ingeniería Eléctrica por la misma ESIME en 1978.

En 2017 obtuvo la Certificación en Sistemas Embebidos por la Universidad de California, en Irvine.

Desde 1979 es Profesor en el área de diseño de software e integración de sistemas del Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital (CITEDI) del IPN, donde actualmente enseña Programación Python en los cursos de maestría.


Instructor: Dr. Roberto Herrera Charles

Cursó la carrera de Ingeniería Electrónica en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) de la Ciudad de México, graduándose en el año de 1988.

Recibió el grado de Maestro en Ciencias en Sistemas Digitales por el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital (CITEDI) del IPN en 1992.

En 2008 se graduó como Doctor en Ciencias de Computación en el Centro de Investigación en Cómputo del IPN.

Es Profesor-Investigador de CITEDI desde 1990 donde enseña Sistemas Digitales en la maestría y en el doctorado.