Descripción del Curso

Este curso completo de Python para Data Science te llevará desde los fundamentos de Python hasta el análisis avanzado de datos. Aprenderás a usar las librerías más importantes del ecosistema de Data Science: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn y Plotly para manipular, analizar y visualizar datos de manera profesional.

El curso está diseñado con un enfoque 100% práctico, trabajando con datasets reales de diferentes industrias. Desarrollarás habilidades para limpiar datos, realizar análisis exploratorio, crear visualizaciones impactantes y extraer insights valiosos que impulsen la toma de decisiones en cualquier organización.

¿Qué lograrás?

  • Dominar Python para análisis de datos y manipulación de datasets
  • Usar Pandas para limpieza, transformación y análisis de datos
  • Crear visualizaciones profesionales con Matplotlib y Seaborn
  • Realizar análisis estadístico descriptivo e inferencial
  • Trabajar con APIs y fuentes de datos externas
  • Desarrollar dashboards interactivos con Plotly

Contenido del Curso

Módulo 1: Fundamentos de Python (Semanas 1-2)

12 horas
  • Sintaxis básica y estructuras de datos en Python
  • Funciones, módulos y manejo de errores
  • Programación orientada a objetos aplicada
  • Trabajo con archivos y directorios
  • Introducción a Jupyter Notebooks
  • Proyecto: Calculadora de análisis financiero personal

Módulo 2: NumPy para Computación Científica (Semana 3)

8 horas
  • Arrays multidimensionales y operaciones vectorizadas
  • Indexación avanzada y slicing
  • Funciones matemáticas y estadísticas
  • Broadcasting y operaciones entre arrays
  • Álgebra lineal con NumPy
  • Proyecto: Simulación de Monte Carlo para análisis de riesgo

Módulo 3: Pandas para Manipulación de Datos (Semanas 4-5)

16 horas
  • Series y DataFrames: creación y manipulación
  • Indexación, selección y filtrado de datos
  • Limpieza de datos: valores faltantes y duplicados
  • Transformación y agregación de datos
  • Merge, join y concatenación de datasets
  • Trabajo con fechas y series temporales
  • Proyecto: Análisis de ventas de e-commerce

Módulo 4: Visualización de Datos (Semanas 6-7)

14 horas
  • Matplotlib: gráficos básicos y personalización
  • Seaborn: visualizaciones estadísticas elegantes
  • Plotly: gráficos interactivos y dashboards
  • Mejores prácticas en visualización de datos
  • Storytelling con datos
  • Proyecto: Dashboard interactivo de KPIs empresariales

Módulo 5: Análisis Estadístico (Semana 8)

8 horas
  • Estadística descriptiva con Python
  • Distribuciones de probabilidad
  • Pruebas de hipótesis y intervalos de confianza
  • Correlación y regresión lineal
  • Análisis de varianza (ANOVA)
  • Proyecto: Análisis A/B testing para optimización web

Módulo 6: Fuentes de Datos y APIs (Semana 9)

8 horas
  • Conexión a bases de datos con SQLAlchemy
  • Web scraping con BeautifulSoup y Scrapy
  • Consumo de APIs REST
  • Trabajo con archivos CSV, JSON y Excel
  • Automatización de recolección de datos
  • Proyecto: Sistema de monitoreo de precios en tiempo real

Módulo 7: Proyecto Final Integrador (Semana 10)

12 horas
  • Definición del problema de negocio
  • Recolección y limpieza de datos
  • Análisis exploratorio completo
  • Modelado y análisis estadístico
  • Creación de dashboard ejecutivo
  • Presentación de resultados y recomendaciones
  • Proyecto Final: Análisis completo de mercado inmobiliario

Requisitos Previos

Programación Básica

Conocimientos básicos de programación (cualquier lenguaje)

Matemáticas

Estadística básica y matemáticas de bachillerato

Hardware

PC con al menos 4GB RAM y conexión a internet