Inicio Catálogo IA WAT: PYTHON PARA DATOS Programa Detallado

IA WAT: PYTHON PARA DATOS (Programa detallado)

Objetivo:

Dirigido a:

Requisitos:

PROGRAMA DEL CURSO

1.- Entorno Reproducible y Flujo de Trabajo

Objetivo

Contenido

  1. 1.1 Entorno Reproducible y Flujo de Trabajo
    1. «En mi máquina funciona»
    2. Un solo gestor: uv
    3. Los dos ficheros que hacen reproducible el proyecto
    4. Cómo se organiza un proyecto de análisis
    5. Cuadernos: para qué sirven y dónde fallan
    6. Código legible sin discutir: formateador y linter
    7. Las cuatro capas que hay que fijar
    8. El flujo de trabajo, de principio a fin
    9. Práctica guiada: monta el proyecto del curso
    10. Guía del entorno reproducible e ideas clave
    11. Resumen de la unidad
Arriba

2.- El Ecosistema Arrow: pandas, Polars y DuckDB

Objetivo

Contenido

  1. 1.2 El Ecosistema Arrow: pandas, Polars y DuckDB
    1. Por qué el formato columnar lo cambia todo
    2. El mapa: tres motores sobre un mismo formato
    3. pandas 3.0: lo que cambió y por qué te afecta
    4. pandas 3.0: las cadenas ahora son columnares
    5. Polars: expresiones y evaluación diferida
    6. DuckDB: SQL directamente sobre los ficheros
    7. Moverse entre las tres sin pagar peaje
    8. Cómo elegir: volumen, forma y destino
    9. Práctica guiada: el mismo cálculo con las tres
    10. Guía del ecosistema e ideas clave
    11. Resumen de la unidad
Arriba

3.- Selección, Filtrado y Estructuras de Datos

Objetivo

Contenido

  1. 2.1 Selección, Filtrado y Estructuras de Datos
    1. Series, DataFrame y la gran diferencia: el índice
    2. Cargar los datos y mirarlos antes de tocarlos
    3. Seleccionar columnas
    4. Filtrar filas: la máscara booleana
    5. loc e iloc: decir exactamente lo que quieres
    6. Índices y orden: establecer, restablecer y ordenar
    7. La API de expresiones: encadenar sin ensuciar
    8. Copy-on-write en la práctica
    9. Práctica guiada: las preguntas de la dirección de Veloria
    10. Guía de selección y filtrado e ideas clave
    11. Resumen de la unidad
Arriba

4.- Limpieza, Validación y Datos Atípicos

Objetivo

Contenido

  1. 2.2 Limpieza, Validación y Datos Atípicos
    1. Qué significa que unos datos estén sucios
    2. Valores ausentes: cómo los representa cada librería
    3. Qué hacer con lo que falta
    4. Duplicados: la clave del negocio manda
    5. Estandarizar fechas, texto y números
    6. Valores atípicos: detectar no es eliminar
    7. Documentar: el registro de limpieza
    8. Práctica guiada: limpiar el canal online de Veloria
    9. Guía de limpieza e ideas clave
    10. Resumen de la unidad
Arriba

5.- Agrupación, Agregación y Ventanas

Objetivo

Contenido

  1. 3.1 Agrupación, Agregación y Ventanas
    1. Agrupar: dividir, aplicar y combinar
    2. Varias agregaciones y agregaciones propias
    3. Operaciones de ventana: agregar sin perder el detalle
    4. Medias móviles, acumulados y desplazamientos
    5. Ancho y largo: pivotar y despivotar
    6. La misma agregación en los tres motores
    7. Práctica guiada: el cuadro de mando de Veloria
    8. Guía de agregación y ventanas e ideas clave
    9. Resumen de la unidad
Arriba

6.- Combinación de Fuentes y Series Temporales

Objetivo

Contenido

  1. 3.2 Combinación de Fuentes y Series Temporales
    1. Los tipos de unión y qué conserva cada uno
    2. El peligro real: la unión que multiplica filas
    3. Auditar una unión antes de seguir
    4. Concatenar: apilar fuentes con esquemas distintos
    5. La dimensión temporal: remuestrear y comparar periodos
    6. Zonas horarias: la fuente de errores más silenciosa
    7. Unir por proximidad: cuando las claves no coinciden exactamente
    8. Práctica guiada: unir los dos canales de Veloria
    9. Guía de combinación y series temporales e ideas clave
    10. Resumen de la unidad
Arriba

7.- Análisis Exploratorio de Datos

Objetivo

Contenido

  1. 4.1 Análisis Exploratorio de Datos
    1. El primer vistazo: describe y sus límites
    2. Centro y dispersión: qué número representa al conjunto
    3. La forma: mirar la distribución, no solo resumirla
    4. Correlación: lo que mide y, sobre todo, lo que no
    5. Comparar grupos: donde suele estar la historia
    6. Perfilado automático: acelerar, no sustituir
    7. Práctica guiada: explorar las ventas de Veloria
    8. Guía de análisis exploratorio e ideas clave
    9. Resumen de la unidad
Arriba

8.- Visualización Estática e Interactiva

Objetivo

Contenido

  1. 4.2 Visualización Estática e Interactiva
    1. Las tres librerías y para qué sirve cada una
    2. Elegir el gráfico: primero la pregunta
    3. Distribuciones y relaciones con seaborn
    4. Mapas de calor y matrices de correlación legibles
    5. Gráficos interactivos: cuándo aportan y cuándo estorban
    6. Color accesible, anotaciones y exportación
    7. Práctica guiada: cuatro gráficos y un hallazgo
    8. Guía de visualización e ideas clave
    9. Resumen de la unidad
Arriba

9.- Rendimiento y Volúmenes Grandes

Objetivo

Contenido

  1. 5.1 Rendimiento y Volúmenes Grandes
    1. Medir primero: dónde se va de verdad el tiempo
    2. Tipos de datos: la memoria que se ahorra sin esfuerzo
    3. Parquet en vez de CSV: el cambio de mayor efecto
    4. Evaluación diferida y motor de streaming
    5. DuckDB: SQL sobre ficheros más grandes que la memoria
    6. La escalera: qué probar y en qué orden
    7. Práctica guiada: hacer grande el conjunto de Veloria
    8. Guía de rendimiento e ideas clave
    9. Resumen de la unidad
Arriba

10.- Automatización, Entrega y Reproducibilidad

Objetivo

Contenido

  1. 5.2 Automatización, Entrega y Reproducibilidad
    1. Del cuaderno al módulo: consolidar lo que funciona
    2. Exportar: cada formato para su destinatario
    3. Parametrizar: un script, muchos periodos
    4. Dejar rastro: registro y comprobaciones automáticas
    5. Programar la ejecución y saber cuándo eso ya no basta
    6. Cerrar el círculo: la reproducibilidad, otra vez
    7. Práctica guiada: el informe mensual, automatizado
    8. Guía de automatización e ideas clave
Arriba