Curso de Análisis y visualización de datos con Python para empresas

Obtención y carga de datos desde diferentes fuentes (CSV, Excel, API, bases de datos, etc.)

Limpieza y transformación de datos

Manejo de valores faltantes y nulos

Eliminación de duplicados

Corrección de errores y valores atípicos

Normalización y estandarización de datos

Manipulación y filtrado de datos

Selección de columnas relevantes

Filtrado de filas según condiciones

Ordenamiento de datos

Aplicación de funciones y transformaciones a los datos

Estadísticas descriptivas

Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)

Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar)

Resumen estadístico (mínimo, máximo, percentiles)

Análisis univariable y multivariable

Histogramas y gráficos de distribución

Boxplots y diagramas de caja y bigotes

Matrices de correlación

Análisis de frecuencia y tablas de contingencia

Visualización de datos

Gráficos de barras y columnas

Gráficos de líneas y áreas

Gráficos de dispersión y correlación

Gráficos de torta y donut

Heatmaps y mapas de calor

Agrupación y segmentación de datos

Agrupación por categorías o rangos

Segmentación temporal

Reducción de dimensionalidad

Análisis de componentes principales (PCA)

Análisis discriminante lineal (LDA)

Normalización y estandarización de datos

Escalamiento de variables

Normalización min-max

Discretización y binning de datos

Conversión de variables continuas a categóricas

Creación de intervalos o rangos de valores

Extracción de características y selección de variables

Selección de características relevantes

Extracción de características mediante técnicas como PCA o LDA

Manipulación y transformación de fechas y horarios

Análisis de estacionalidad y tendencias en series de tiempo

Métodos de suavizado y pronóstico

Análisis de componentes de series de tiempo

Descomposición y detección de anomalías

Selección de modelos adecuados al tipo de problema

Entrenamiento y evaluación de modelos

Separación de conjuntos de entrenamiento y prueba

Métricas de evaluación (precisión, recall, F1-score, etc.)

Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros

Grid Search y Random Search

Validación cruzada k-fold

Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, SVM, etc.)

Algoritmos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad)

Algoritmos de aprendizaje profundo (redes neuronales, CNN, RNN, etc.)

Interpretación y análisis de los resultados del modelo

Visualización interactiva con librerías como Plotly, Bokeh y Seaborn

Gráficos geoespaciales y mapas

Visualización de redes y grafos

Dashboards y paneles de control

Introducción a soluciones en la nube para análisis de datos (Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon Web Services)

Uso de DataBricks para análisis y procesamiento de datos a gran escala

Trabajando con Google Colab

Despliegue de aplicaciones Python en la nube utilizando servicios como Flask, Heroku, AWS Lambda, etc.

Integración de bases de datos en la nube (Firebase, MongoDB Atlas, PostgreSQL en la nube)

Organización y estructura de proyectos de análisis de datos

Uso de control de versiones con Git y GitHub

Creación y mantenimiento de entornos virtuales con virtualenv o conda

Documentación de proyectos y buenas prácticas de programación

Colaboración y trabajo en equipo en proyectos de análisis de datos

Diseño de arquitecturas escalables para proyectos de análisis de datos

Modularidad y reutilización de código

Automatización de tareas y procesos

Gestión de dependencias y actualización de librerías

Pruebas unitarias y de integración en proyectos de análisis de datos

Protección de datos sensibles y cumplimiento de regulaciones

Anonimización y pseudonimización de datos

Seguridad en la transferencia y almacenamiento de datos

Identificación y mitigación de riesgos de seguridad en proyectos de análisis de datos

Protección contra ataques y amenazas comunes

Creación de gráficos interactivos con Dash y Bokeh

Creación de informes y presentaciones con Jupyter Notebook y R Markdown

Integración de visualizaciones en aplicaciones web y dashboards interactivos

Visualización de resultados en entornos de realidad virtual y aumentada

Mejores prácticas de diseño y comunicación visual en la presentación de resultados

Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos

Sesgos y equidad en el análisis de datos

Responsabilidad y transparencia en la toma de decisiones basadas en datos

Cumplimiento de regulaciones y políticas de privacidad

Impacto social y ético del análisis de datos

Identificación y depuración de errores en el análisis de datos

Uso de herramientas de depuración y visualización de datos

- Estrategias de resolución de problemas en el análisis de datos

Investigación y búsqueda de soluciones a problemas específicos

Manejo de errores comunes en la manipulación y análisis de datos

Optimización del rendimiento y eficiencia en el análisis de datos

Gestión de excepciones y manejo de errores durante la ejecución del código

Análisis de datos financieros y económicos

Análisis de datos de marketing y comportamiento del consumidor

Análisis de datos en el sector de la salud y medicina

Análisis de datos en el ámbito de la energía y medio ambiente

Análisis de datos en redes sociales y análisis de sentimientos

Definición de requisitos y alcance del proyecto

Diseño de la arquitectura del sistema

Implementación del sistema utilizando las técnicas y herramientas aprendidas

Pruebas y validación del sistema

Documentación y presentación del proyecto