PYT_DA_ADV | Análisis de Datos con Python
 
Este curso ofrece una formación intensiva y práctica para desarrollar competencias en análisis de datos desde la adquisición hasta la comunicación de resultados.
 
Objetivos del curso
El participante aprenderá a recolectar, limpiar, integrar y validar datos, aplicar técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales, realizar análisis y modelado con Python, Pandas, NumPy y SQL, y visualizar hallazgos mediante Matplotlib y Seaborn. Al finalizar, el estudiante será capaz de analizar datos y comunicar hallazgos de forma clara y basada en evidencia.

Perfil de audiencia
Este curso está dirigido a profesionales, docentes y estudiantes de nivel universitario o técnico que deseen adquirir o fortalecer habilidades en análisis de datos aplicado con Python. Es ideal para personas con conocimientos previos en programación, matemáticas y estadística básica que busquen aplicar esas bases en contextos reales de negocio, investigación o desarrollo tecnológico. También está orientado a analistas, ingenieros, economistas, científicos sociales y profesionales de TI interesados en aprender a manipular, limpiar, analizar y visualizar datos de manera eficiente. No se requiere experiencia avanzada en ciencia de datos, pero sí una comprensión intermedia de Python y SQL.

Prerrequisitos
Python intermedio (scripts, tipos básicos, listas/dicts/tuplas con slicing y comprehensions, control de flujo, funciones con parámetros y return, excepciones básicas, PEP8/PEP257, uso de pip e import), SQL (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY/HAVING, JOINS INNER/LEFT, nociones PK/FK y tipos, práctica en SQLite/MySQL/PostgreSQL), fundamentos de estadística y matemáticas (media, mediana, varianza, desviación, probabilidad básica, normal/uniforme, correlación de Pearson, regresión lineal simple, álgebra elemental), entorno y datos (Jupyter o VS Code, lectura/escritura de CSV/Excel, rutas/encoding, venv/conda deseable, familiaridad básica con Pandas/NumPy) y habilidades transversales (manejo de archivos/terminal, nociones de PII/anonimización y lectura de documentación).

Versión de la tecnología
2025

Esquema del curso
Capítulo 1: Adquisición y preprocesamiento de datos
Capítulo 2: Habilidades de programación y bases de datos
Capítulo 3: Análisis Descriptivo y Estadístico
Capítulo 4: Análisis Avanzado y Modelado con Python
Capítulo 5: Comunicación y visualización de datos
 
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