Análisis de Datos con Python TOTAL en 7 DIAS
Aprende los fundamentos del análisis de datos con Python desde cero hasta poder hacer tus propios análisis.
Lo que serás capaz de hacer
Este curso integral de casi 10 horas sobre Fundamentos de Análisis de Datos con Python te llevará a explorar el dinámico universo del análisis de información, fusionando la potencia del lenguaje Python con las herramientas esenciales para transformar datos en conocimiento. A lo largo de este intensivo programa, descubrirás desde los conceptos básicos de Python hasta las técnicas avanzadas para manipular, explorar y visualizar datos, preparándote para abordar desafíos del mundo real, para esto vamos a realizar 40 ejercicios prácticos con 20 conjuntos de datos diferentes con los que poder validar el aprendizaje de las clases teóricas y prácticas. Iniciaremos con una sólida introducción a Python, aprenderás a manejar estructuras de datos y funciones que te permitirán procesar información de forma eficiente. A medida que avances, te sumergirás en el uso de Pandas, una biblioteca clave para cargar, limpiar y transformar conjuntos de datos, facilitándote el descubrimiento de patrones y tendencias ocultas. El curso también te guiará en la realización de análisis exploratorios, donde aplicarás técnicas estadísticas y de agrupación para extraer resúmenes y métricas significativas. Además, dominarás la creación de visualizaciones impactantes utilizando Matplotlib y Seaborn, herramientas indispensables para comunicar de manera efectiva tus hallazgos. Finalmente, pondrás a prueba todo lo aprendido mediante un proyecto práctico que integrará cada uno de estos elementos, permitiéndote consolidar tus habilidades y prepararte para futuras oportunidades en el campo del análisis de datos. ¡Únete y comienza tu travesía hacia el dominio del análisis de datos con Python!
- Comprender y aplicar los fundamentos de Python para la manipulación y análisis de datos.
- Utilizar la biblioteca Pandas para crear, transformar y explorar datos de manera eficiente.
- Implementar visualizaciones efectivas de datos con Matplotlib y Seaborn.
- Ejecutar análisis exploratorios de datos mediante técnicas estadísticas y agrupaciones.
- Conocer el día a día de un analista de datos en su trabajo.
- Abordar problemas reales mediante un enfoque analítico y práctico.
Temario
UNIDAD 1 - Presentación del curso · 1 leccionesUNIDAD 1 - Presentación del curso
UNIDAD 1 - Presentación del curso
- Material y organización del curso
UNIDAD 2 - Instalación de software necesario · 5 leccionesUNIDAD 2 - Instalación de software necesario
UNIDAD 2 - Instalación de software necesario
- Instalación de Python
- Pip, tu mejor amigo
- Instalación de visual studio code
- ¿Qué es un markdown y qué extensiones de VS necesitamos?
- Instalación de extensiones de visual studio code
UNIDAD 3 - Día 1: Fundamentos de Python · 11 leccionesUNIDAD 3 - Día 1: Fundamentos de Python
UNIDAD 3 - Día 1: Fundamentos de Python
- Introducción a Python, ¿por qué es tan famoso?
- Teoría y práctica: Tipos de datos básicos y operadores
- Teoría: Estructuras de datos (Listas, tuplas, sets y diccionarios)
- Práctica: Operaciones con listas
- Práctica: Operaciones con sets
- Práctica: Operaciones con tuplas
- Práctica: Operaciones con diccionarios
- Teoría y práctica: Condicionales (if-else)
- Teoría y práctica: Bucles (for y while)
- Teoría y práctica: Funciones
- Teoría y práctica: Programación orientada a objetos
UNIDAD 4 - Día 2: Conceptos Básicos de Análisis de Datos · 8 leccionesUNIDAD 4 - Día 2: Conceptos Básicos de Análisis de Datos
UNIDAD 4 - Día 2: Conceptos Básicos de Análisis de Datos
- Teoría: Introducción al Análisis de Datos
- Teoría: ¿Qué es Pandas y para que sirve?
- Práctica: Instalación de Pandas
- Teoría: ¿Cómo almacenamos los datos en Dataframes y Series?
- Práctica: ¿Cómo creamos Dataframes y Series?
- Teoría: Tipos de ficheros en Análisis de Datos
- Práctica: Lectura y escritura de ficheros CSV
- Ejercicios de Dataframes y Series
UNIDAD 5 - Día 3: Introducción a Manipulación de Datos con Pandas · 11 leccionesUNIDAD 5 - Día 3: Introducción a Manipulación de Datos con Pandas
UNIDAD 5 - Día 3: Introducción a Manipulación de Datos con Pandas
- Práctica: Acceso nativo a los Dataframes y Series
- Teoría: ¿Qué son los índices?
- Práctica: Acceso a Dataframes con iloc
- Práctica: Acceso a Dataframes con loc
- Teoría: ¿Cómo manipulamos los índices?
- Práctica: Funciones para manipular índices
- Teoría: ¿Por qué es útil el filtrado de datos?
- Práctica: ¿Cómo filtramos datos de un Dataframe?
- Teoría: Asignación de datos
- Práctica: ¿Cómo modificamos los datos en un dataframe?
- Ejercicios de manipulación de datos
UNIDAD 6 - Día 4: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 1) · 13 leccionesUNIDAD 6 - Día 4: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 1)
UNIDAD 6 - Día 4: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 1)
- Teoría: Las estadísticas más importantes de un Dataframe
- Práctica: ¿Cómo calculamos estadísticas en un Dataframe?
- Práctica: Uso de la función Map para transformaciones avanzadas
- Teoría: Agrupación de datos
- Práctica: Uso de la función Group By
- Teoría: ¿Qué es un multi-índice?
- Práctica: ¿Cómo tratar los dataframes con multi-índices?
- Teoría: Ordenación de datos
- Práctica: Uso de la función Order By
- Ejercicios 1-3 de análisis exploratorio de datos
- Ejercicio 4 de análisis exploratorio de datos
- Ejercicio 5 de análisis exploratorio de datos
- Ejercicio 6 de análisis exploratorio de datos
UNIDAD 7 - Día 5: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 2) · 14 leccionesUNIDAD 7 - Día 5: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 2)
UNIDAD 7 - Día 5: Análisis Exploratorio de Datos (Parte 2)
- Teoría: Tipos de datos en Pandas
- Práctica: Casteo de tipo de datos
- Teoría: ¿Qué es un valor nulo en análisis de datos?
- Práctica: Tratamiento de valores nulos
- Teoría: ¿Por qué es necesario renombrar columnas?
- Práctica: Renombramiento de columnas
- Teoría: ¿Qué es un join en análisis de datos?
- Práctica: Unión de dataframes mediante joins
- Teoría: La importancia de las fechas en el análisis de datos
- Práctica: Operaciones más importantes con fechas
- Ejercicios 1-3 análisis exploratorio de datos parte 2
- Ejercicios 4-5 análisis exploratorio de datos parte 2
- Ejercicios 6-7 análisis exploratorio de datos parte 2
- Ejercicios 8-9 análisis exploratorio de datos parte 2
UNIDAD 8 - Día 6: Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn · 13 leccionesUNIDAD 8 - Día 6: Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
UNIDAD 8 - Día 6: Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
- Teoría: ¿Qué es un gráfico y para que sirven?
- Práctica: Instalación de Seaborn y Matplotlib
- Teoría: ¿Para qué sirven los gráficos de tendencia?
- Práctica: Creación de nuestro primer gráfico de tendencia
- Práctica: Creación de nuestro segundo gráfico de tendencia
- Práctica: Creación de gráfico de tendencia multi-variable
- Teoría: Mapas de calor y sus usos
- Práctica: Creación de mapas de calor para rangos de valores
- Teoría: ¿Qué es un gráfico de distribución?
- Práctica: Creación de histogramas
- Ejercicio de gráfico de tendencia
- Ejercicio de mapa de calor
- Ejercicio de histograma
UNIDAD 9 - Día 7: Proyecto final - Análisis de artistas en Spotify y Youtube · 4 leccionesUNIDAD 9 - Día 7: Proyecto final - Análisis de artistas en Spotify y Youtube
UNIDAD 9 - Día 7: Proyecto final - Análisis de artistas en Spotify y Youtube
- Teoría: Explicación del proyecto
- Práctica: Limpieza de datos
- Práctica: Análisis exploratorio de datos
- Práctica: Visualización de datos
UNIDAD 10 - Final del curso · 1 leccionesUNIDAD 10 - Final del curso
UNIDAD 10 - Final del curso
- Despedida y próximos pasos en el análisis de datos
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
10 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
Cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Arturo Lorenzo Hernández.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 10 unidades · 81 lecciones · 50 h
- 12 meses de acceso
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Arturo Lorenzo Hernández; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
