Temario

Manipulación de datos con Python
En este módulo, los esfuerzos se centran en saber cómo procesar la información en los formatos más extendidos con los que se almacenan los datos a analizar. Estos formatos son XML, JSON, CSV o datos almacenados en bases de datos relacionales o no relacionales.
Acceso a la información en bases de datos noSQL
Acceso a la información en bases de datos relacionales.
Gestión de fuentes de información: XML
Gestión de fuentes de información: CSV y JSON

Análisis de datos con Python
Dentro de las diferentes partes del ciclo de análisis de datos, existe el procesamiento de la información y la visualización de los resultados obtenidos para interpretarlos. Para esta tarea, Python tiene bibliotecas poderosas entre las que se encuentran Numpy, Pandas y Matplotlib. Del mismo modo, Python tiene un conjunto de funciones estadísticas que facilitan la realización de diferentes tipos de análisis estadísticos.
La biblioteca Numpy.
La biblioteca Pandas.
Visualización de resultados con Matplotlib.
Otras herramientas de análisis estadístico.