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Curso de procesamiento y análisis de datos con Python (NumPy, matplotlib, SciPy, pandas...)

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Curso de introducción a Python: procesamiento y análisis de datos

Curso de introducción para aprender a automatizar el procesamiento de datos y la realización de tareas repetitivas.

Requisitos: Algo de experiencia en cualquier otro lenguaje de programación (MATLAB/GNU Octave, C/C++, Java) es bienvenida.

Licencia: Texto: CC-BY | Código: MIT

Descargas:

Toma de notas: https://beta.etherpad.org/p/curso-python

Dale un vistazo al material online (sin instalación) > Binder

Primera parte: Introducción a Python (8 h)

Introducción a la programación y ecosistema de Python científico.

  • Instalación y primeros pasos con Python (1h)

    • Instalación de Python científico (Anaconda, Jupyter Notebook)
    • Ventajas e inconvenientes frente a otros lenguajes
    • Algunos ejemplos de motivación automatizando tareas para mostrar la versatilidad de Python (además de cálculo)
  • Análisis de datos con Python (7 h), adaptación de SWC (http://swcarpentry.github.io/python-novice-inflammation/index.html):

    • Análisis de datos con Python, NumPy y Matplotlib
    • Repaso a la sintaxis de Python (estructuras de control)
    • Buenas técnicas de programación
    • Uso de programas Python por línea de comandos

Segunda parte: Scripting de sistema y automatización (8 h)

  • Repaso a las librerías principales del ecosistema de Python científico (4h) http://www.scipy-lectures.org/

    • Algebra lineal, optimización, cálculo numérico y estadística con SciPy
    • Breve presentación de diversos paquetes científicos especializados:
      • Estadística (statsmodel y pandas)
      • Machine learning (sklearn)
      • Plotting (matplotib, seaborn)
  • Trabajo con ficheros y automatización de tareas (4h)

  • Documentación y ayuda (docs, GitHub, Stack Overflow...)

Sigue aprendiendo

  • [ES] Curso de Python para científicos e ingenieros

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