El objetivo del curso es que los alumnos adquieran la capacidad de manejar conjuntos de datos de datos sencillos, por ejemplo una hoja de Excel utilizando el lenguaje de programación python. Aprenderán a cargar, manipular, limpiar, obtener estadísticas descriptivas y generar visualizaciones básicas de conjuntos de datos sencillos usando el lenguaje de programación Python. Se trabajará con un conjunto de datos propuesto por el alumno cuyo análisis se presentará como proyecto final.

Unidad 1: Introducción a python (8 hrs)
• Instalación de anaconda
• Jupyter notebooks
• Introducción a python
• Introducción a github básico
• Descargar datos abiertos
• ¿Qué es un dato?
• Cargar los datos en python
• Ubicación en la carpeta
• Excel, csv, pickle
• Documentación de python

Unidad 2: Exploración y limpieza de datos (8 hrs)
• Tidy data
• Pasos de un análisis de datos
• Exploración básica - pandas_profiling
• Operaciones básicas de pandas - slicing
• Estructura de una tabla (index, columns, dtype, nan)
• Limpieza de datos
• Guardar datos

Unidad 3: Graficación básica (12 hrs)
• Teoría de la visualización de datos
• Tipos de gráficas (lines, bars, scatter, hist)
• Elementos de una gráfica (title, axis, etc)
• Biblioteca matplotlib
• Biblioteca seaborn (distplot, heatmap, multiples)

Unidad 4: Análisis de datos (12 hrs)
• Estadística básica (count, sum, mean, median, moda, std)
• Estadística intermedia (corr, linear_regresion)
• Agrupamiento (groupby, filter, aggregate)
• Tablas pivote (pivot_table)
• Consideraciones del análisis de datos

Unidad 5: Proyecto (24 hrs)
• Exploración, limpieza, visualización y análisis de un conjunto de datos propuesto por el alumno.

• Downey, A. (2008). How to think like a computer scientist: learning with python. Green Tea Press.
• Westfall, P. H., & Henning, K. S. (2013). Understanding advanced statistical methods (p. 543). Boca Raton, FL, USA:: CRC Press.
• Wickham, Hadley. 2014. “Tidy Data.” Journal of Statistical Software 59 (1): 1–23.
• doi:10.18637/jss.v059.i10.
• Ferreira Filho, W. (2017). Computer Science Distilled: Learn the Art of Solving Computational Problems. Code Energy LLC.
• Wilke, C. O. (2019). Fundamentals of data visualization: a primer on making informative and compelling figures. O'Reilly Media.
• D'ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data feminism. MIT press.
• Danjou, J. (2016). The Hacker's Guide to Python. Julien Danjou.Danjou, J. (2016). The Hacker's Guide to Python. Julien Danjou.
• How do I ask a good question? - Help Center. (n.d.). Stack Overflow. Retrieved November 3, 2022, from https://stackoverflow.com/help/how-to-ask

Documentación en linea constantemente actualizada:
• Anaconda https://www.anaconda.com/faq
• Jupyter Project Documentation https://docs.jupyter.org/en/latest/
• Guia estilo https://pep8.org/
• Selección de colores http://colorbrewer2.org/
• Pandas documentation https://pandas.pydata.org/docs/
• Seaborn documentation https://seaborn.pydata.org/

Se trabajará con un conjunto de datos propuesto por el alumno cuyo análisis se presentará como proyecto final. Es OBLIGATORIO que el alumno contacte a la profesora y describa el conjunto de datos (tema y tamaño) antes de inscribirse al curso.