¿Qué voy a aprender?

1. ¿Qué es Python? ¿Por qué Python?
2. Ventajas de Python sobre otros lenguajes y sus aplicaciones
3. Introducción a Jupyter Notebook y Google Colab
4. Instalación de las principales librerías en Python
5. ¿Qué es el Análisis de datos?
6. Beneficios del uso del Análisis de datos en la empresa
7. Variables y tipos de datos en Python
8. Funciones de ingreso e impresión de valores
9. Estructuras de datos Listas, tuplas y diccionarios
10. Principales métodos y funciones para manipulación de datos
11. Estructuras de control de flujo Identación Condicionales y Bucles
12. Creación y uso de funciones definidas y anónimas
13. Principales herramientas para trabajar con arrays
14. Concatenación, reordenamiento y división
de arrays
15. ¿Qué es Pandas?
16. Creación de DataFrames y Series
17. Lectura y escritura desde varios formatos txt csv xlsx, json
18. Manipulación y análisis de datos con Pandas
19. Filtros, ordenamiento y selección de dataframes
20. Diferencias entre Matplotlib y Seaborn
21. Creación y personalización de varios tipos de gráficos con Matplotlib y Seaborn
22. Tipo de gráficos Dispersión, histogramas, gráfico de líneas, etc
23. Interpretación y análisis de gráficos
24. ¿Qué es la integración de Python con Power BI?
25. Configuración del espacio de trabajo
26. Creación de visualizaciones en Power BI con Python
27. Desarrollo de aplicaciones reales análisis de datos de distintos sectores industriales, web scrapping de páginas web, despliegue de gráficos interactivos y personalizados