Python para Ciencia de Datos

Duración

3 meses

Modalidad

Online

Total de horas

36 horas de formación práctica

Nivel

Intermedio - Se requiere conocimiento básico de Python

Frecuencia

3 horas semanales (12 horas mensuales)

Conviértete en Data Scientist. Aprende a extraer, transformar y analizar datos para obtener insights valiosos. Este curso te enseñará las herramientas profesionales de Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn. Desde la recolección hasta la presentación de datos, dominarás el ciclo completo de la ciencia de datos. En 3 meses, transformarás datos en conocimiento accionable y estarás listo para resolver problemas reales con análisis cuantitativo.

¿Qué Lograrás al Finalizar?

✓Dominar NumPy y arrays

Maneja arrays multidimensionales y operaciones numéricas avanzadas

✓Trabajar con Pandas

Manipula DataFrames, limpia datos y realiza transformaciones

✓Entender estructuras de datos complejas

Arrays, matrices, tensores y sus aplicaciones en data science

✓Visualizar datos profesionalmente

Crea gráficos impactantes con Matplotlib, Seaborn y Plotly

✓Dominar el ciclo de datos

Extracción, limpieza, transformación, análisis y presentación

✓Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Descubre patrones, anomalías y relaciones en tus datos

✓Machine Learning básico

Implementa algoritmos de clasificación y regresión con Scikit-learn

✓Prepararte para roles de Data Scientist

Adquiere competencias demandadas por empresas tech

Contenido Programático

Módulo 1: Python Avanzado para Data Science

Objetivos:

•Estructuras de datos avanzadas
•Funciones lambda y map/filter/reduce
•Generadores y iteradores
•Context managers y decoradores

Módulo 2: NumPy: Arrays y Operaciones Numéricas

Objetivos:

•Creación y manipulación de arrays
•Álgebra lineal y operaciones matriciales
•Broadcasting y vectorización
•Operaciones matemáticas y estadísticas

Módulo 3: Estructuras de Datos: Arrays, Matrices y Tensores

Objetivos:

•Arrays 1D, 2D y multidimensionales
•Matrices y sus operaciones
•Tensores para aplicaciones avanzadas
•Indexing y slicing avanzado

Módulo 4: Pandas: Manipulación de Datos

Objetivos:

•Series y DataFrames
•Lectura de múltiples formatos (CSV, Excel, JSON, SQL)
•Limpieza y transformación de datos
•Groupby, merge y pivot tables

Módulo 5: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Objetivos:

•Estadística descriptiva
•Identificación de valores atípicos
•Correlación y covarianza
•Distribuciones de datos

Módulo 6: Visualización de Datos

Objetivos:

•Matplotlib: gráficos estáticos profesionales
•Seaborn: visualizaciones estadísticas
•Plotly: gráficos interactivos
•Dashboards con múltiples visualizaciones

Módulo 7: Extracción y Preparación de Datos

Objetivos:

•Web scraping con BeautifulSoup
•Conexión a bases de datos con SQL
•APIs y obtención de datos
•Manejo de datos faltantes y duplicados

Módulo 8: Feature Engineering

Objetivos:

•Transformación de variables
•Normalización y escalado
•Codificación de variables categóricas
•Creación de nuevas características

Módulo 9: Machine Learning Básico

Objetivos:

•Algoritmos de regresión lineal
•Clasificación: Logistic Regression, Decision Trees
•Validación cruzada y métricas de evaluación
•Overfitting y underfitting

Módulo 10: Proyectos Finales y Presentación de Datos

Objetivos:

•Análisis completo de datasets reales
•Reportes y documentación de hallazgos
•Presentación efectiva de resultados
•Portafolio de proyectos de Data Science

Metodología de Aprendizaje

80% Práctica - 20% Teoría

✓Datasets Reales

Trabaja con datos de empresas reales y casos de uso prácticos

✓Análisis Guiado

Sigue el flujo completo de datos con el instructor

✓Proyectos Incrementales

Construye análisis cada vez más complejos

✓Notebooks Interactivos

Práctica en vivo con Jupyter Notebooks

✓Code Review

Feedback sobre tu código y metodología de análisis

✓Presentación de Resultados

Aprende a comunicar hallazgos de forma efectiva

Materiales Incluidos

✓Aulas Virtuales de Alta Tecnología (Microsoft Teams): Accederás a nuestra aula virtual a través de Microsoft Teams, el centro de colaboración más usado en el mundo corporativo. Aquí realizaremos nuestras clases en vivo y quedarán grabadas para que puedas volver a verlas. También dispondrás de recursos exclusivos y pedagógicos para completar tu proceso de aprendizaje.
✓Licencias de Productividad Microsoft: Obtén acceso a herramientas esenciales como Word, Power BI, Excel y PowerPoint en línea, entre otros, para organizar tus tareas y asegurar que tu trabajo siempre esté en formato profesional.
✓Preparación para el Empleo en Data Science: Aprender a colaborar y trabajar dentro de ecosistemas profesionales (Microsoft, GitHub, etc.) te da una ventaja competitiva inmediata en el mercado laboral. Estarás familiarizado con el ambiente que se te pedirá dominar.
✓Acceso al Código Fuente: Tendrás acceso de por vida a los códigos fuente de todos los ejercicios y proyectos de Data Science desarrollados.
✓Entornos de Práctica en Vivo (Jupyter Notebooks): Notebooks interactivos listos para practicar en tiempo real sin complejas configuraciones, optimizados para el análisis de datos.
✓Guías de Referencia Rápida (Cheat Sheets) de NumPy, Pandas y Data Science descargables.
✓Documentación Oficial de Python Comentada: Recursos didácticos con comentarios y explicaciones adicionales sobre las librerías de Data Science.
✓Comunidad Exclusiva de Data Scientists (Slack/Discord) para Soporte, Colaboración y Networking profesional.
✓Certificado de Especialista en Data Science con Python que avala tu proceso de aprendizaje y manejo de herramientas profesionales.

¿Para Quién es Este Curso?

✅ Perfecto para ti si:

✓Dominas Python Developer y quieres especializarte en datos
✓Te interesa el análisis de datos y Machine Learning
✓Buscas cambiar de carrera hacia Data Science
✓Quieres aprender a contar historias con datos
✓Te fascinan los números y extraer insights
✓Necesitas mejorar tus habilidades analíticas
✓Sueñas con trabajar en roles de Data Scientist
✓Quieres tomar decisiones basadas en datos

❌ No es para ti si:

✗No tienes conocimiento básico de Python
✗Buscas un curso de estadística pura sin programación
✗Ya eres Data Scientist experimento con portfolios avanzados

Tu Instructor

Data Scientist Senior con 11+ años de experiencia. Ha trabajado en empresas Fortune 500 desarrollando modelos predictivos. Especializado en análisis exploratorio, visualización y Machine Learning. Ha publicado investigaciones sobre análisis de datos y mentorizado a 200+ data scientists.

Próximos Pasos Después del Curso

→Machine Learning Avanzado: Deep Learning y redes neuronales
→Big Data: Spark y procesamiento de grandes volúmenes
→Computer Vision: Procesamiento de imágenes
→NLP: Procesamiento de lenguaje natural
→Estadística Avanzada: Bayesiana e inferencia causal

Proyectos

Análisis Exploratorio de Dataset de Ventas

Modelo Predictivo de Churn de Clientes

Dashboard Interactivo de KPIs Empresariales

Obtén tu Certificado

Al completar satisfactoriamente todos los módulos y el proyecto final, recibirás un certificado digital que acredita tu participación y aprendizaje en este curso. Este certificado es reconocido en la industria y puedes agregarlo a tu perfil profesional.

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Valor de la inversion: $60 USD mensuales