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Curso NumPy en Madrid, Barcelona y Online

Formación en Numpy para analistas de datos y consultores de business intelligence. Curso de Numpy ofrecido en modalidad presencial In Company u online en Madrid, Barcelona, Valencia, Alicante, Málaga, Sevilla y Bilbao, bajo demanda para empresas.

¿Qué es NumPy?
Numpy es una biblioteca fundamental de Python enfocada en computación científica y análisis numérico parar estructuras de datos multidimensionales optimizadas y funciones matemáticas de alto rendimiento. En el momento actual de la ciencia de datos, machine learning, ingeniería de datos, eficiencia computacional y manejo de grandes volúmenes de datos, Numpy se ha convertido en una librería esencial para el stack de computación científica en Python.

Durante el curso Numpy conocerás las funciones de Numpy y la importancia de su uso. Entre las funciones principales encontramos álgebra lineal, transformadas de Fourier, generación de números aleatorios y operaciones estadísticas avanzadas, entre otras. Su ecosistema forma la base para bibliotecas especializadas Panda para el análisis de datos. Al integrarse con estas herramientas, Numpy se convierte en una biblioteca fundamental para Python.

Numpy, esta biblioteca de computación numérica se ha convertido en esencial para la ciencia de datos, IA, computación científica y análisis cuantitativo. Nos aporta un rendimiento computacional que se puede comparar con lenguajes compilados de sintaxis simplificada de Python para flujos de trabajo de desarrollo productivo. Se ha convertido en una herramienta estratégica para el análisis de datos, el modelado matemático… ya que ayuda a las empresas a acelerar el análisis de datos, optimiza los modelos predictivos e impulsa la toma de decisiones basadas en datos.

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Características del Curso NumPy para Empresas

Público

Objetivos

Duración

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Duración

Temario: Curso NumPy en Madrid, Barcelona y Online

TEMA 1. Introducción a NumPy y Fundamentos de Ndarrays

La Necesidad de NumPy en el Ecosistema Python:
- Limitaciones de las listas de Python para la computación numérica intensiva.
- Introducción a NumPy: La librería fundamental para el cálculo científico.
- Ventajas de NumPy: Rendimiento (implementado en C/Fortran), uso eficiente de memoria, operaciones vectorizadas.
- Casos de uso empresariales: Análisis de datos financieros, procesamiento de señales, machine learning, simulaciones.
Configuración del Entorno de Desarrollo:
- Instalación de Python y pip.
- Instalación de NumPy (pip install numpy).
- Uso de entornos virtuales (venv o conda).
- Introducción a Jupyter Notebooks o IPython para el trabajo interactivo.
- Práctica
Creación y Propiedades de los Ndarrays:
- ¿Qué es un ndarray? El objeto principal de NumPy.
- Creación de arrays: np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.empty(), np.arange(), np.linspace().
- Atributos clave de los arrays: shape, ndim, dtype, size, itemsize.
- Tipos de datos (dtypes) de NumPy: Enteros, flotantes, booleanos, complejos. Conversión de tipos.
- Práctica
Indexación y Slicing de Arrays:
- Acceso a elementos individuales y por rangos.
- Indexación multi-dimensional.
- Slicing avanzado: step, ….
- Práctica

TEMA 2. Operaciones con Arrays y Conceptos Avanzados

Operaciones Vectorizadas y Broadcasting:
- Operaciones aritméticas elemento a elemento (suma, resta, multiplicación, división).
- Funciones universales (ufuncs): np.sqrt(), np.exp(), np.log(), np.sin(), etc.
- Concepto de Broadcasting: Cómo NumPy opera con arrays de diferentes formas.
- Práctica
Manipulación y Reshape de Arrays:
- Cambiar la forma de un array: reshape(), flatten(), ravel().
- Combinación de arrays: concatenate(), stack(), vstack(), hstack().
- División de arrays: split(), vsplit(), hsplit().
- Transposición de arrays: T (transpuesta).
- Práctica
Funciones Matemáticas y Estadísticas:
- Operaciones agregadas: sum(), mean(), std(), min(), max(), median(), percentile().
- Cálculos a lo largo de ejes (axis).
- Producto punto (dot(), @), producto cruz (cross()).
- Generación de números aleatorios: np.random.
- Práctica
Indexación Booleana y Fancy Indexing:
- Filtrado de datos basado en condiciones (boolean masks).
- Selección de elementos utilizando arrays de índices.
- Práctica

TEMA 3. Interoperabilidad y Aplicaciones Empresariales

Rendimiento y Eficiencia en NumPy:
- Ventajas de las operaciones vectorizadas sobre los bucles Python.
- Uso de timeit para comparar el rendimiento.
- Consideraciones de memoria para arrays grandes.
- Práctica
Interoperabilidad con Pandas y Matplotlib:
- Cómo los DataFrames de Pandas se construyen sobre arrays NumPy.
- Visualización de datos de NumPy con Matplotlib.
- Práctica
Casos de Uso Avanzados y Buenas Prácticas en la Empresa:
- NumPy en Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Procesamiento de imágenes y señales.
- Simulaciones financieras y optimización.
- Consejos para escribir código NumPy limpio, legible y escalable en entornos de producción.

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a NumPy

Conoce las novedades de Numpy para poder aplicarlo al trabajo diario de tu empresa. Aprende a gestionar y gobernar tus datos de una manera eficaz y saca el mayor partido a su valor

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