🐍 Python para Data Science con Pandas – Nivel 1

Cursos-Taller 100% Prácticos

Valorado:
5/5

📌 Aprende a tu ritmo: sin horarios fijos, sin límites.

📌 Tú decides los días y horarios de clase (mañana, tarde o noche).

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⏱️ Duración de Python

📌 Curso de 9 horas en total
📌 6 sesiones de 1h 30min cada una
📌 Horarios flexibles: mañana, tarde o noche (tú eliges los días)
📌 Modalidad 100% online en vivo, con acompañamiento personalizado

 

📖 Descripción

Este curso está diseñado para introducirte al mundo del análisis de datos con Python usando Pandas, la librería más popular y poderosa para trabajar con información estructurada.

En solo 9 horas aprenderás, de manera práctica y paso a paso, a cargar, explorar, limpiar, transformar y visualizar datos, así como a generar reportes profesionales listos para la toma de decisiones.

Con un enfoque sencillo y orientado a resultados, este curso te dará las bases para que puedas convertir datos en conocimiento útil y dar tus primeros pasos en el camino hacia la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.

🐍 Python para Data Science con Pandas

📚 Contenido del Curso 100% Práctico

1️⃣ Introducción a Pandas

  • Qué es Pandas y sus principales beneficios.

  • Diferencias frente a Excel y ventajas en análisis de datos.

  • Integración con librerías de visualización (Matplotlib, Seaborn).

2️⃣ Configuración e Instalación

  • Requisitos previos de Python.

  • Instalación de Pandas y configuración del entorno.

  • Importación de la librería.

3️⃣ Carga y Estructura de Datos

  • Importación desde CSV, Excel, JSON, SQL y más.

  • Estructura de un DataFrame.

  • Configuración de índices personalizados.

4️⃣ Exploración e Inspección de Datos

  • Visualización de filas iniciales y finales.

  • Resumen de la estructura del DataFrame.

  • Estadísticas descriptivas rápidas.

5️⃣ Limpieza de Datos

  • Manejo de valores faltantes.

  • Eliminación de filas o columnas incompletas.

  • Relleno de datos con reglas personalizadas.

6️⃣ Filtrado y Selección de Datos

  • Selección de columnas específicas.

  • Filtrado con índices (iloc[]) y etiquetas (loc[]).

  • Aplicación de condiciones para segmentar datos.

7️⃣ Transformación de Datos

  • Creación de nuevas columnas.

  • Aplicación de funciones y transformaciones personalizadas.

8️⃣ Agregación de Datos (Group By)

  • Agrupación de datos.

  • Funciones de agregación (suma, media, conteo, etc.).

  • Filtrado de resultados agrupados.

9️⃣ Visualización de Datos

  • Integración con Matplotlib.

  • Gráficos básicos (barras, líneas, dispersión).

  • Personalización de visualizaciones.

🔟 Guardar Datos

  • Exportación de DataFrames a CSV, Excel y otros formatos.

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