Python para Datos

¿Qué lograrás con este programa?

Dominar herramientas líderes de la industria en nivel profesional.
Crear un portafolio de proyectos prácticos con datos reales.
Resolver casos de negocio reales paso a paso con mentoría.
Acreditar tus conocimientos con una certificación valorada en el mercado.
PythonPandasMatplotlib
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Python para Datos

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Este curso incluye:

💻Clases Online en Vivo vía Zoom
⏱️16 Horas de formación total
📂Acceso ilimitado a grabaciones 24/7
🎓Certificado de aprobación oficial
📊Proyectos prácticos con datos reales

¿Qué aprenderás?

Variables, tipos de datos y operadores
Control de flujo y funciones
Listas, diccionarios y tuplas
Módulos y librerías esenciales

Laboratorio Interactivo de Datos

Procesando datos...
analysis.py● Running
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Cargar e inspeccionar datos
df = pd.read_csv("ventas.csv")
# Análisis predictivo de región
resumen = df.groupby('region').agg(
total=('revenue', 'sum'),
margen=('margin', 'mean')
)
resumen.plot(kind='bar', color='#1890FF')
✓ Computación completada. 0 errors, 0 warnings.
Programa 2026

Plan de Estudios Python

48 horas de formación intensiva: Desde la sintaxis básica hasta la Ciencia de Datos y Machine Learning.

Dirigido a:

Este curso es ideal para principiantes que desean aprender Python desde cero, enfocándose en conceptos fundamentales para automatizar tareas básicas y manipular datos en entornos empresariales. Dirigido a perfiles administrativos, financieros, comerciales, ingenieros y data analytics.

Beneficios Principales:

  • Automatización inicial de informes operativos.
  • Aplicables al sector financiero e industrial.
  • Alta demanda laboral inicial en datos.
  • Preparación para análisis tabular simple.
  • Mejora en toma de decisiones.
  • Objetivo: Familiarizarse con el entorno de Python y los tipos de datos básicos.
  • Variables y Tipos de Datos: int, float, str.
  • Operaciones básicas y asignación de variables.
  • Estructuras de datos: Listas, Tuplas, Conjuntos, Diccionarios.
  • Entrada y salida de datos con la función input().
  • Uso de condicionales if/else para control de flujo.
  • Funciones clave: type(), input(), operadores aritméticos.
  • Objetivo: Profundizar en el manejo de tuplas y conjuntos.
  • Tuplas: Creación, acceso a elementos, longitud (len()), comparación.
  • Conjuntos: Creación, adición (add()), eliminación (remove()), pertenencia (in, not in).
  • Funciones clave: len(), add(), remove(), in, not in.
  • Objetivo: Aprender a cargar y explorar datos con Pandas.
  • DataFrames: Creación a partir de archivos Excel.
  • Lectura de datos: pd.read_excel().
  • Exploración básica: df.head(), df.dtypes, df.iloc[].
  • Selección de columnas.
  • Librerías: pandas.
  • Funciones clave: pd.read_excel(), df.head(), df.dtypes, df.iloc[].
  • Exploración de conceptos fundamentales de Python, generando códigos con IA.
  • Generación extractores de datos (Servidores, Web, APIs).
  • Identificar patrones automáticos en conjuntos de datos pequeños.
Manuel Oliva

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Manuel Oliva

Profesional experto en Datos, Automatización e Inteligencia Artificial, con destacada experiencia liderando proyectos estratégicos y tecnológicos en empresas como AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.

Magíster en Data Science por la UAI, especializado en optimizar la toma de decisiones empresariales mediante ecosistemas escalables en SQL Server, Power BI, Python y automatización con IA. Apasionado por la docencia, ha formado a más de 5.000 alumnos para transformar su carrera tecnológica.

Magíster Data Science UAI+5.000 EstudiantesConsultor de Datos
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