Este curso es una colaboración entre CODEAUNI (Perú) y Nube Minera (Chile).

DE PAGO

DESCRIPCIÓN GENERAL:

Pandas es la librería de procesamiento de datos por excelencia y actualmente su uso se considera estándar debido a dos grandes ventajas: estar construida en Python, un lenguaje con una curva de aprendizaje extremadamente baja, y el alto rendimiento que alcanza en operaciones comunes gracias a la vectorización y paralelización que permiten minimizar los tiempos de ejecución.

La comunidad de Pandas es muy activa y cuenta con más de 100 desarrolladores brindando soporte a la comunidad de Python que es aún más grande, desarrollando e implementando nuevos métodos que día a día facilitan su uso.

Pandas procesa marcos de datos bidimensionales (llamados Tablas o DataFrames), y está optimizado para el procesamiento paralelo y por parcelas lo que extiende su uso a dispositivos de bajo rendimiento.

Al terminar el curso, tendrás la capacidad de crear, procesar y reportar información de logueos, modelos de bloques, planes de minado, entre muchos otros.

Te llevaremos a través de las funciones comunes como la unión, agrupamiento, reporte, operaciones tipo power pivot de Excel y exportación de los resultados como producto final.

RELATOR:

Ingeniero de minas Universidad Nacional de Ingeniería (Perú), programador avanzado en Python, Visual Basic y softwares de diseño de mina, con experiencia en optimización de procesos mediante programación en las áreas operativas y de planeamiento de minado. Bill actualmente se desempeña como Desarrollador de Software en Mine Tech Risk Analysis.

¿UN GEOLOGO/ INGENIERO DEBE SABER PROGRAMAR?

Idealmente si, la programación proporciona de una herramienta sumamente dinámica en el campo de la ingeniería, enseña a buscar errores, a pensar en un algoritmo para resolver problemas, a comparar metodologías y evaluarlas, a probar mas de una solución, a comprender el funcionamiento de sistemas, entre muchas otras.

COMPRAR EL CURSO:

DIPLOMA:

El curso posee una evaluación al final de todo el contenido, la cual discriminará en la aprobación o no del curso. En caso de aprobar el estudiante recibirá un diploma que señale dicho logro.

Curriculum Curso:

UNIDAD I:
- Ambientación Python y Google Colab 00:24:00
- Introducción a Python parte I 00:37:00
- Introducción a Python parte II 00:23:00
- Numpy parte I 00:18:00
- Numpy parte II 00:23:00
- Numpy parte III 00:19:00
UNIDAD II:
- Estructura de datos de un Dataframe 00:23:00
- Estructura de datos de un Dataframe II parte 00:11:00
- Carga e indexación de un Dataframe 00:31:00
- Consultando un Dataframe 00:30:00
- Tratamiento de valores faltantes I 00:18:00
- Tratamiento de valores faltantes II 00:43:00
- Tratamiento de valores faltantes III 00:31:00
- Indexación avanzada 00:12:00
- Ejemplo: Manipulación de Dataframe I 00:37:00
- Creación de un visor 3D – Parte I 00:34:00
- Creación de un visor 3D – Parte II 00:20:00
- Creación de un visor 3D – Parte III 00:17:00
UNIDAD III:
- Fusión de trama de datos 00:55:00
- Operación «Group by» 00:30:00
- Remodelamiento de datos 00:14:00
- Series temporales 00:34:00
EVALUACIÓN:
- Cuestionario PDP 00:25:00

Course Reviews

5

1 calificaciones

5 stars1
4 stars0
3 stars0
2 stars0
1 stars0

Sebastian Rodriguezjunio 24, 2023 at 10:23 pm

Comentario
5
Un curso demasiado bueno para el aporte de inteligencia artificial para como poder desarrollar un area que hoy en dia esta fuertemente impactando al area minera, por lo que es muy bueno en curso como apoyo al estudio inicial de todo y a como implementarlo

Bill Maquin Valladares

Especialidad:

Programación

Correo de contacto:

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