Descripción del curso
Pandas es la librería de procesamiento de datos por excelencia y actualmente su uso se considera estándar debido a dos grandes ventajas: estar construida en Python, un lenguaje con una curva de aprendizaje extremadamente baja, y el alto rendimiento que alcanza en operaciones comunes gracias a la vectorización y paralelización que permiten minimizar los tiempos de ejecución. La comunidad de Pandas es muy activa y cuenta con más de 100 desarrolladores brindando soporte a la comunidad de Python que es aún más grande, desarrollando e implementando nuevos métodos que día a día facilitan su uso. Pandas procesa marcos de datos bidimensionales (llamados Tablas o DataFrames), y está optimizado para el procesamiento paralelo y por parcelas lo que extiende su uso a dispositivos de bajo rendimiento.
Competencias a desarrollar
Al terminar el curso, tendrás la capacidad de crear, procesar y reportar información de logueos, modelos de bloques, planes de minado, entre muchos otros. Te llevaremos a través de las funciones comunes como la unión, agrupamiento, reporte, operaciones tipo power pivot de Excel y exportación de los resultados como producto final.
TEMARIO
¿A quiénes está dirigido?
• Estudiantes de Ingeniería de Minas y Geología
• Profesionales de Ingeniería de Minas y Geología
• Público en general
Beneficios
Requisitos
Tener conocimientos básicos de Python. Si has llevado ningún curso de Python anteriormente te invitamos a llevar nuestro curso Python para todos el cual es totalmente gratuito y te permitirá introducirte al mundo de la programación con Python.
Sistema de evaluación
Al terminar el curso habrá un pequeño examen, que deberás aprobar para que te emitamos un certificado firmado por nuestro docente del curso y directores (sin ningún costo adicional), con un código y QR único con el cual cualquier institución/ persona podrá validar la autenticidad de tu certificado y tus conocimientos
Certifícate e impulsa tu carrera
Al finalizar el curso tendrás que aprobar un examen y te emitiremos un certificado digital a nombre de CODEa UNI que valide tus habilidades.
✅ Certificado con código y QR único
✅ Duración y fecha
✅ Mejora tu CV
✅ Impulsa tu carrera profesional
Procesamiento de datos con Pandas
Configuración del entorno de trabajo.
Programación estructurada, funcional y orientada a objetos.
Programación estructurada, funcional y orientada a objetos.
Matrices (Arrays), operaciones, procesamiento de imágenes, indexación, slicing, filter y DataSets.
Matrices (Arrays), operaciones, procesamiento de imágenes, indexación, slicing, filter y DataSets.
Matrices (Arrays), operaciones, procesamiento de imágenes, indexación, slicing, filter y DataSets.
Introducción a Pandas – Series y Dataframes
Creación, operaciones, filtros y performance.
Creación, operaciones, filtros y performance.
Creación, operaciones, filtros y performance.
Mascaras Booleanas, where, sobrecarga de método y filtros avanzados.
Técnicas para completar valores faltantes en un DataFrame, imputación directa, simulación e interpolación.
Técnicas para completar valores faltantes en un DataFrame, imputación directa, simulación e interpolación.
Técnicas para completar valores faltantes en un DataFrame, imputación directa, simulación e interpolación.
Utilizaremos los métodos set_index para generar índices multinivel y columnas multinivel.
Caso práctico - cargar, transformar, unir y completar valores faltantes.
Desarrollamos un modulo 3D para la visualización de modelos de bloques, con filtros dinámicos por campo y secciones.
Desarrollamos un modulo 3D para la visualización de modelos de bloques, con filtros dinámicos por campo y secciones.
Desarrollamos un modulo 3D para la visualización de modelos de bloques, con filtros dinámicos por campo y secciones.
Merging (unión horizontal) y (unión vertical) concat permiten combinar y unir DataFames.
GroupBy operación que permite aplicar trasformaciones a grupos de datos, llamado (split-apply-combine pattern).
Una tabla pivote es una forma de resumir datos en un DataFrame, usando funciones de agregación.
Pandas pude manipulación de datos temporales, permitiendo trabajar con fechas, horas, deltas de tiempo e intervalos.
Herramienta visual para el procesamiento de datos.
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Hola, soy el creador de esta comunidad: CODEa UNI, la cual es una plataforma que busca ser un lugar donde compartir y encontrar información de valor sea fácil. Soy ingeniero de minas por la Universidad Nacional de Ingeniería (Perú) con experiencia en el desarrollo de software minero, inteligencia artificial, aplicaciones móviles y web.
Actualmente, me desempeño como Desarrollador de Software en Mine Tech Risk Analysis. Asimismo, soy relator de diferentes cursos de programación en minería, con una misión propia de ayudar a mis colegas a introducirse en el mundo de la programación, debido a que estas herramientas potencian las habilidades y conocimientos. Estoy convencido de que en equipo podemos hacer de este un lugar propio, único y de gran valor para todos.
Reseñas de nuestros Estudiantes
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Detalles del Curso
- Duracion : 12.0 Horas
- Videoclases : 22
- Lecturas : 2
- Examenes : 1
- Recursos : 0
- Estudiantes : 33
