Diferencia entre revisiones de «Análise de datos con Python»
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| + | * [https://www.youtube.com/watch?v=m6ju1mG5IEE&list=PL5C9QKu8AsmUK_7AEP0hSmt-8vcE8gnIB Curso Analisis de Datos con Python] | ||
| + | * [https://www.youtube.com/watch?v=TcdKDmtKeRY&t 1 Hora aprendiendo Python para Análisis de Datos desde Cero] | ||
| + | * [https://www.youtube.com/watch?v=Zmod-zg_VE0&list=PLFRK6BqDHNnKzUl4zaUT-HvVOICDo2zUn Tutorial Python | Análisis de datos] | ||
| + | * [https://www.udemy.com/course/master-en-ciencia-de-datos-con-python Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python] | ||
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| + | == Libros == | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Aprende-Pandas-an%C3%A1lisis-semana-Python-ebook/dp/B0F325KT3T/ref=sr_1_1_sspa Aprende Pandas y análisis de datos en un fin de semana (Aprende Python nº 6)] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Python-an%C3%A1lisis-datos-T%C3%8DTULOS-ESPECIALES/dp/8441546835/ref=sr_1_5 Python para análisis de datos] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/An%C3%A1lisis-Python-Libros-Alberto-%C3%81lvarez/dp/B0CRGVQCXH/ref=sr_1_6 Análisis de datos con Python] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Fundamentos-del-An%C3%A1lisis-Datos-Python/dp/B0DHH859FN/ref=sr_1_7 Fundamentos del Análisis de Datos con Python: Domina Python y la Ciencia de Datos usando NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn: Una guía práctica con proyectos y casos de estudio] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/An%C3%A1lisis-los-datos-Python-tarea-ebook/dp/B0CSFFVXFG/ref=sr_1_9 Análisis de los datos con Python: es una tarea fácil] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/An%C3%A1lisis-datos-Python-definitiva-aprender/dp/1708385614/ref=sr_1_10 Análisis de datos Python: La guía definitiva para aprender Análisis de datos de Python: 1] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Python-Para-An%C3%A1lisis-Datos-Principiantes/dp/1801234418/ref=sr_1_11 Python Para el Análisis de Datos: Una Guía para Principiantes para Aprender el Análisis de Datos con la Programación Python.] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Python-para-Inteligencia-Artificial-Principiantes/dp/B0F21CJKH2/ref=sr_1_13 Python para Inteligencia Artificial: Guía para Principiantes desde Cero: Aprende programación, análisis de datos y Machine Learning sin experiencia previa (Inteligencia Artificial Desde Cero)] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Python-para-ciencia-datos-principiantes/dp/1801655561/ref=sr_1_45 Python para la ciencia de los datos: La guía definitiva para aprender ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y análisis de datos para principiantes con ejercicios paso a paso] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Python-Data-Analysis-Wrangling-Jupyter-dp-109810403X/dp/109810403X/ref=dp_ob_title_bk Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Jupyter] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/DataSavvy-Iniciate-An%C3%A1lisis-Datos-Python/dp/9874946695/ref=sr_1_43 DataSavvy: Iniciate en el Análisis de Datos con Python] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Bootcamp-An%C3%A1lisis-Datos-Python-Matplotlib-ebook/dp/B0CHPPD6B4/ref=sr_1_41 Bootcamp de Análisis de Datos con Python: Dominando Pandas y Matplotlib] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Temas-an%C3%A1lisis-datos-Python-hazlewood/dp/B0C1J2MNM1/ref=sr_1_37 Temas de análisis de datos de Python] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/Ciencia-datos-desde-Segunda-edici%C3%B3n/dp/8441547203/ref=sr_1_28 Ciencia de datos desde cero. Segunda edición: Principios básicos con Python] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/An%C3%A1lisis-Datos-Python-Science-Nivel-ebook/dp/B0D2WXZWMZ/ref=sr_1_24 Análisis de Datos con Python: Data Science Nivel 1] | ||
| + | * [https://www.amazon.es/An%C3%A1lisis-datos-Python-para-novatos-ebook/dp/B08JHGRMX5/ref=sr_1_25 Análisis de datos de Python para novatos: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras] | ||
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Revisión actual del 09:50 28 abr 2025
Sumario
Módulo Profesional: Análise de datos con Python
Equivalencia en créditos ECTS: 9
Duración: 75 horas
Código: 5101
Resultados de aprendizaxe e criterios de avaliación
1. Manexo, limpeza e normalización de distintos tipos de datos en función do problema a resolver.
- Criterios de avaliación
- a) Coñécense e impórtanse as librarías usadas en ciencia de datos.
- b) Escribiuse código que permite ler datos de distintas orixes (csv, xlsx, entre outros).
- c) Escribiuse código que permite exportar datos previamente lidos en ficheiros de distinto formato (csv, xlsx, entre outros).
- d) Escribiuse código que permite acceder a bases de datos usando librarías de ciencia de datos.
- e) Manéxanse seleccións, actualizacións, adicións e eliminacións de datos dunha base de datos usando as librarías de Python aplicadas á ciencia de datos.
- f) Realizáronse probas intermedias de verificación.
2. Limpa e estandariza lotes de datos de forma lóxica e eficiente para o seu tratamento posterior de acordo co problema a resolver.
- Criterios de avaliación
- a) Analizáronse os datos lidos.
- b) Deducíronse as operacións para normalizar e estandarizar datos en Python.
- c) Escribiuse código que permite limpar e estandarizar datos baseándose no problema que hai que resolver.
- d) Aplicáronse intervalos en series de datos para realizar agrupacións de forma coherente.
- e) Identificáronse os datos a converter de categóricos a numéricos.
- f) Escribiuse código que modifica variables categóricas en variables cuantitativas en Python.
3. Realiza análises exploratorias en datos tendo en conta o alcance do problema a resolver.
- Criterios de avaliación
- a) Resumíronse grandes cantidades de datos para a toma de decisións.
- b) Foi capaz de responder preguntas relevantes relativas aos datos.
- c) Recoñecéronse patróns nos datos.
- d) Escribiuse código en Python que permite coñecer a correlación entre variables.
4. Desenvolve modelos en linguaxe Python dando solución ao problema exposto.
- Criterios de avaliación
- a) Analizouse a relación entre unha variable continua e unha ou máis variables independentes mediante o axuste dunha ecuación lineal.
- b) Modelouse unha relación non lineal entre variables independentes e dependentes.
- c) Determinouse correctamente a mostra na que se ensaiará o procedemento a avaliar.
- d) Realizouse unha predición e comprobouse a súa precisión e validez usando unha mostra de datos válida.
Referencias
Videos
- Curso Analisis de Datos con Python
- 1 Hora aprendiendo Python para Análisis de Datos desde Cero
- Tutorial Python | Análisis de datos
- Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python
Libros
- Aprende Pandas y análisis de datos en un fin de semana (Aprende Python nº 6)
- Python para análisis de datos
- Análisis de datos con Python
- Fundamentos del Análisis de Datos con Python: Domina Python y la Ciencia de Datos usando NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn: Una guía práctica con proyectos y casos de estudio
- Análisis de los datos con Python: es una tarea fácil
- Análisis de datos Python: La guía definitiva para aprender Análisis de datos de Python: 1
- Python Para el Análisis de Datos: Una Guía para Principiantes para Aprender el Análisis de Datos con la Programación Python.
- Python para Inteligencia Artificial: Guía para Principiantes desde Cero: Aprende programación, análisis de datos y Machine Learning sin experiencia previa (Inteligencia Artificial Desde Cero)
- Python para la ciencia de los datos: La guía definitiva para aprender ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y análisis de datos para principiantes con ejercicios paso a paso
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Jupyter
- DataSavvy: Iniciate en el Análisis de Datos con Python
- Bootcamp de Análisis de Datos con Python: Dominando Pandas y Matplotlib
- Temas de análisis de datos de Python
- Ciencia de datos desde cero. Segunda edición: Principios básicos con Python
- Análisis de Datos con Python: Data Science Nivel 1
- Análisis de datos de Python para novatos: numpy/pandas/matplotlib/sklearn/keras
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