Python para Datos

Name: Python para Datos
Price: 249000 CLP
Availability: InStock

Curso de Python enfocado 100% en análisis de datos. Desde los fundamentos de programación hasta análisis avanzado con Pandas, visualización y automatización.

PythonPandasMatplotlib

48 horas

online

principiante

Certificado incluido

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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.

¿Qué aprenderás?

Variables, tipos de datos y operadores

Control de flujo y funciones

Listas, diccionarios y tuplas

Módulos y librerías esenciales

Python para Datos — Básico

16 horas · online · Certificado incluido

🕐 16h🎓 Certificado🌐 Online📹 Clases en vivo

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.

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