Python para Análisis de Datos - Nivel Inicial
Fechas: 08, 10, 22, 24, 29, 31 julio, 05 y 07 agosto 2026
Horario: 18:30 a 21:30 horas
8 sesiones de 3 horas
- Descripción
- Plan de estudios
- Más Información
¿Quieres analizar datos con la herramienta que usan los mejores analistas y científicos de datos del mundo?
Python es el lenguaje de programación más usado globalmente para análisis de datos e inteligencia artificial — y no es solo para programadores. Su sintaxis es la más cercana al lenguaje natural, y sus bibliotecas están diseñadas para que cualquier profesional con lógica analítica pueda dominarlas.
Este curso enseña Python desde cero, con un enfoque exclusivamente orientado al análisis de datos. No se aprende a programar en abstracto: desde la primera sesión escribes código real para resolver problemas reales con datos reales. El recorrido cubre los fundamentos del lenguaje y avanza hacia las herramientas que los analistas usan a diario: NumPy para cálculo numérico, Pandas para manipulación y limpieza de datos, y Matplotlib y Seaborn para visualización.
No necesitas instalar nada.
El curso usa Google Colab, la plataforma de notebooks de Google que funciona directo en el navegador, con acceso gratuito y guardado automático en Drive. El 100% del tiempo se destina a aprender — no a resolver problemas de configuración.
Al finalizar tendrás un proyecto de análisis de datos completo en Python, aplicado a datos reales de tu área, listo para presentar y usar en tu organización.
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1
Introducción a Python y Google Colab: primeros pasos en programación -
2
Estructuras de datos: listas, diccionarios, tuplas y conjuntos
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3
Control de flujo y funciones: lógica y reutilización de código
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4
NumPy: cálculo numérico eficiente para análisis de datos
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5
Pandas I: carga, exploración y selección de datos
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6
Pandas II: limpieza, transformación y agrupamiento de datos
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7
Visualización de datos con matplotlib y seaborn
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8
Proyecto integrador: análisis de datos completo y presentación final
•Analistas y ejecutivos de datos que trabajan con Excel y quieren dar el salto a Python para escalar sus análisis
•Profesionales de Finanzas, RRHH, Marketing y Operaciones que manejan bases de datos y elaboran reportes periódicos
•Ingenieros/as y técnicos/as de distintas disciplinas que necesitan procesar y visualizar datos de sus procesos
•Estudiantes de últimos años de carreras cuantitativas (Ingeniería, Estadística, Economía, Ciencias) que quieren prepararse para el mercado laboral
•Profesionales del sector público con responsabilidades en análisis de datos, indicadores y reportes institucionales
•Emprendedores/as y dueños/as de negocios que quieren analizar sus propios datos de ventas, clientes u operaciones
•Investigadores/as y académicos/as que necesitan procesar datos de manera más eficiente que con Excel
•Cualquier profesional curioso/a que quiera aprender a programar con un propósito concreto: analizar datos de su trabajo
•Lectura e interpretación básica de tablas de datos en Excel o similar: entender qué son filas, columnas, valores numéricos y texto.
•No se requieren conocimientos previos de programación. El curso está diseñado para quienes nunca han escrito una línea de código.
•No se requieren conocimientos avanzados de estadística. Se trabajan conceptos estadísticos básicos de forma progresiva y aplicada.
•Computador con conexión a internet. Se utilizará Google Colab (gratuito, funciona en el navegador sin instalación). Guía de configuración enviada al momento de la inscripción.
Este curso es el punto de partida ideal para profesionales que nunca han programado pero trabajan con datos y quieren incorporar Python como herramienta de análisis en su labor cotidiana.
No existe separación entre teoría y práctica: cada concepto se aprende escribiéndolo en Python.
El entorno de Google Colab elimina toda barrera técnica de instalación y permite que el 100% del tiempo se dedique a programar.
El objetivo central es que cada participante salga del curso capaz de abrir un notebook en blanco y analizar sus propios datos de forma autónoma.
Aprendizaje por demostración + réplica inmediata
Programación desde el primer minuto
Datos reales de negocio en todos los ejercicios
Proyecto acumulativo desde la Sesión 2
Trabajo en salas Zoom (breakout rooms)
Debugging como habilidad central
Retroalimentación técnica continua
