Descripción
Este curso te introduce al análisis de datos con Python utilizando Anaconda y Jupyter. Aprenderás a trabajar con NumPy y Pandas para manipular datos y crear visualizaciones claras que faciliten la interpretación de información. Al finalizar, contarás con bases prácticas para aplicar análisis de datos en proyectos reales y apoyar decisiones basadas en información.
Objetivos
Al completar este programa, los participantes estarán preparados para instalar y gestionar entornos con Anaconda y Jupyter, manipular datos usando NumPy y Pandas, aplicar operaciones sobre series y DataFrames y crear visualizaciones efectivas para interpretar información, desarrollando competencias esenciales para proyectos reales de análisis de datos.
¿A quién va dirigido?
- Personas interesadas en análisis de datos con Python.
- Estudiantes y profesionales que trabajan con información.
- Analistas y asistentes que buscan mejorar la toma de decisiones basada en datos.
- Quienes desean iniciar una ruta hacia data science o business analytics.
- Usuarios que necesitan aprender a procesar y visualizar datos en contextos reales.
Requisitos Previos
- Conocimientos básicos de computación y organización de archivos.
- Interés en programación y análisis de datos.
- Lógica básica de programación (recomendado).
- Equipo con capacidad para instalar Anaconda y librerías de Python.
- Conexión a internet para descargas y prácticas guiadas.
Currículum
- 2 secciones
- 16 lecciones
- 3 horas
- Módulo 1: Presentación al curso10
- 1.1Lección 1.1: Introducción al curso
- 1.2Lección 1.2: Anaconda
- 1.3Lección 1.3: Instalación del ecosistema
- 1.4Lección 1.4: Jupyter
- 1.5Lección 1.5: Usando Jupyter y Anaconda
- 1.6Lección 1.6: Numpy
- 1.7Lección 1.7: Pandas
- 1.8Lección 1.8: Operaciones en series
- 1.9Lección 1.9: Data Frame
- 1.10Cuestionario Módulo 1: Presentación al curso0 preguntas
- Módulo 2: Analizando datos8
- 2.1Lección 2.1: Visualización de datos
- 2.2Lección 2.2: Operaciones de visualización
- 2.3Lección 2.3: Combinar instrucciones
- 2.4Lección 2.4: Personalizar índices
- 2.5Lección 2.5: Gráficos
- 2.6Lección 2.6: Plot
- 2.7Lección 2.7: Recomendaciones de visualización
- 2.8Cuestionario Módulo 2: Analizando datos0 preguntas








