Ingeniería y Tecnologías

Procesamiento y Visualización de Datos con Python

Domina Pandas, Matplotlib y Seaborn para transformar datos crudos en decisiones empresariales visuales.

Duración Total

40 Horas (20t / 20p)

Modalidad

100% Virtual

Público Objetivo

Jóvenes y Adultos

Requisito

Título de Bachiller

Objetivo del Curso: Procesar, analizar y representar gráficamente conjuntos de datos utilizando bibliotecas especializadas del lenguaje Python en entornos de la nube, extrayendo información relevante para la toma de decisiones.

Estructura del Programa (Temario)

1Introducción al Análisis de Datos y Entorno de Trabajo
  • Configuración del entorno virtual y uso de cuadernos interactivos aplicados al análisis.
  • Introducción a la biblioteca NumPy para el manejo de arreglos y operaciones matemáticas.
2Manipulación de Datos con Pandas
  • Carga de archivos (CSV, Excel) y exploración de estructuras de datos (Series y DataFrames).
  • Filtrado, selección y ordenamiento de información dentro de un DataFrame.
3Limpieza y Preparación de Datos (Data Cleaning)
  • Identificación y tratamiento de valores nulos o faltantes en un conjunto de datos.
  • Transformación de formatos, eliminación de duplicados y agrupación de datos (GroupBy).
4Visualización de Datos (Matplotlib y Seaborn)
  • Creación de gráficos fundamentales (barras, líneas, pastel, dispersión) utilizando Matplotlib.
  • Diseño de visualizaciones estadísticas avanzadas y mapas de calor (Heatmaps) con Seaborn.
5Proyecto Integrador de Análisis
  • Selección de un caso de estudio real y formulación de preguntas de negocio.
  • Desarrollo del flujo completo: carga, limpieza, análisis exploratorio y presentación gráfica de resultados.

Metodología de Estudio

  • Aprendizaje Basado en Casos:
    Análisis con bases de datos reales (Kaggle) sobre finanzas, ventas o salud.
  • Live Coding y Experimentación:
    Construcción en vivo del análisis mientras replicas en tu entorno virtual.
  • Práctica Autónoma:
    Retos de extracción de insights estadísticos.

Entorno de Aprendizaje

  • Google Colab & Workspace:
    Ejecución de librerías avanzadas sin instalaciones locales.
  • Repositorios Públicos:
    Uso extensivo de datasets de Kaggle en formato CSV.

Competencias Transversales y Evaluación

Fomentamos el Pensamiento Analítico para detectar patrones, apoyando la toma de decisiones empresariales basada estrictamente en datos (Data-Driven).

Sistema de Evaluación: Proyecto Final de Análisis Visual valorado mediante rúbricas de precisión del código, claridad de gráficos e interpretación del negocio.

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