Ciencia de datos con storytelling de resultados

- Tema 1: Fundamentos de Ciencias de Datos y Python
Python y Ciencia de datos. Entorno Anaconda. Cuadernos IPython y Jupyter. documentacion. Lectura de ficheros. Tipos de datos y operaciones.

- Tema 2: Valores numéricos y uso de operaciones NumPy
Fundamentos de arrays en NumPy. Matriz vs Lista. Escalar productos. Semilla. Arreglos multidimensionales. Funciones estadísticas. Aplicaciones

- Tema 3: Manipulación de datos con Pandas.
Objetos pandas. Selección e indexación de datos. Operaciones de datos. Manejo de datos perdidos. Indexación jerárquica. Combinación de conjuntos de datos. Agregacion y agrupamiento. Aplicaciones.

- Tema 4: Visualización de datos
Utilización de Matplotlib. Arreglos. Gráficas de barras. Gráficas circulares. Gráficas de caja. Histogramas. Gráficas de dispersión.

-Tema 5: Narración de datos.
Comprensión del contexto. Elegir la presentación visual adecuada a la audiencia. Eliminar la saturación de las imágenes. Centrar la atencion. Pensar como diseñador. Contar una historia.