Objetivo
Habilidades que aprenderemos juntos!
- Configuración del entorno de trabajo con Python.
- Manipulación de datos utilizando Pandas.
- Creación de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn.
- Introducción a machine learning.
- Desarrollo de un proyecto final integrador.
Herramientas
Habilidades certificadas
Proyectos de egresados
Algunos ejemplos de lo que podrás lograr durante el curso
Plan de estudios
Descubrí las habilidades que desarollarás en el curso
Módulo 1
- Instalación y configuración de Python y Jupyter Notebook
- Sintaxis básica, variables y tipos de datos
- Funciones y módulos
- Introducción a bibliotecas para Análisis de Datos
- Lectura y escritura de archivos, manipulación de archivos CSV
- Web Scrapping y consulta a bases de datos
Módulo 2
- DataFrames con Pandas: filtrado, limpieza, agrupación y fusión
- Análisis exploratorio de datos (EDA)
- Preparación de datos: tratamiento de valores nulos, codificación y normalización
Módulo 3
- Gráficos básicos y avanzados con Matplotlib y Seaborn
- Gráficos interactivos con Plotly
Módulo 4
- Introducción a scikit-learn
- Dividir datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
- Entrenamiento de modelos simples: regresión lineal, k-NN
- Introducción a IA y Redes neuronales
- Introducción a Tensorflow
- Evaluación de modelos.
Módulo 5
- Desarrollo de un proyecto de análisis de datos completo
- Presentación de resultados y recomendaciones
- Uso de las herramientas y técnicas aprendidas a lo largo del curso.
¿Este curso es para mi?
Material necesario
- Computadora portátil o de escritorio con al menos 4 GB de RAM.
- Conexión a internet estable.
- Preferiblemente, una cuenta en Google para utilizar Google Colab.
Tiempo Requerido
El curso requiere 4 horas semanales en clases en vivo y aproximadamente 2 horas extras por semana para la práctica y trabajo en proyectos.
Conocimiento
Es necesario tener experiencia previa mínima como usuario fluido de herramientas informáticas (Sistemas operativos, Zoom, Drive, etc). Además, es importante tener conocimientos de inglés básico. Se recomienda tener experiencia previa trabajando con datos en planillas.
¿Es ideal para mi?
• Profesionales de distintas áreas que buscan introducirse en la programación con python aplicada al análisis de datos. • Analistas de datos que buscan fortalecer su perfil con habilidades de Python.
Docentes
Todos los tutores son profesionales del área que enseñan, con experiencia previa.
Hace varios años que soy docente en distintitas disciplinas, hace 3 años comencé a enseñar python, análisis de datos y ciencia de datos. Me gusta estudiar el fenómeno del lenguaje humano, y como hobby me gusta hacer cerveza artesanal. Obvio que tiempo libro libre me gusta compartir con la familia y los amigos.
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Preguntas frecuentes
La metodología de evaluación se centra en entregas prácticas que consolidan tu aprendizaje y permiten demostrar tus conocimientos. A lo largo del curso, trabajarás en sprints quincenales que te ayudarán a aplicar de forma continua lo aprendido, y al final de cada módulo o curso, tendrás una entrega final calificada. Estas entregas son clave para evaluar tu avance y tu dominio en cada tema, asegurando así un progreso constante hacia tus objetivos de aprendizaje.
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