Especialización para formarte como analista con Python: limpieza, análisis, visualización y proyecto aplicado.
Certificado del Programa
Los usuarios que se suscriban a este curso, tienen la oportunidad de obtener un Certificado de estudios con validez SEP , verificable, imprimible y descargable (PDF) .
Para Obtener tu certificado SEP deberás presentar tu certificado de finalización de coursera. Tu membresía tiene incluida la emisión de 1 Certificado para el curso que elijas.
Si quieres cursar otro programa con certificado este tiene un costo de emisión de MXN $1,950
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- Módulo 1: Entorno de trabajo 03:00:00
- Módulo 2: Sintaxis básica y tipos de datos 03:00:00
- Módulo 3: Funciones integradas 03:00:00
- Módulo 4: Libretas para tu código en python 03:00:00
- Módulo 5: Actividad con honores 03:00:00
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- Módulo 1: Fundamentos de extracción, transformación y carga de datos y exploración de datos 03:00:00
- Módulo 2: Introducción a matplotlib 03:00:00
- Módulo 3: Manejo de arreglos con Numpy 03:00:00
- Módulo 4: Proceso ETL y EDA 03:00:00
- Módulo 5: Certificado con honores 03:00:00
- Módulo 1: Instalación y prácticas avanzadas 03:00:00
- Módulo 2: Exploratory Data Analysis avanzado 03:00:00
- Módulo 3: Pandas avanzado 03:00:00
- Módulo 4: Nuevas herramientas en la ciencia de datos 03:00:00
- Módulo 5: Proyecto final 03:00:00
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Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
Inicia desde cero y adquiere habilidades para análisis de datos con Python y librerías clave.
Trabajarás con datos reales para limpiar, transformar, analizar y visualizar información.
Cierra con un proyecto de analítica aplicada.
• Python básico e intermedio para datos
• Pandas, NumPy y visualización
• Estadística descriptiva e inferencia básica
• Buenas prácticas y reporte de hallazgos
CURSO 1: Fundamentos de Python para datos
• Tipos, estructuras y funciones
• Lectura y escritura de datos
CURSO 2: Limpieza y manipulación de datos
• Pandas (merge, groupby, reshape)
• Calidad y preparación de datos
CURSO 3: Análisis y visualización
• Estadística descriptiva e inferencia básica
• Gráficas efectivas y storytelling
CURSO 4: Proyecto de analítica con Python
• Caso práctico de principio a fin
• Presentación y documentación
