Curso de Experto en Análisis Exploratorio de Datos con Python

Aprende Online Análisis Exploratorio de Datos con Python

🧑‍💼 ¿A quién esta dirigido?

Este curso está dirigido a:

• Estudiantes y profesionales que se inician en ciencia de datos, data analytics o machine learning.
• Personas con conocimientos básicos de programación que desean aprender a explorar y comprender datos de forma estructurada y rigurosa.
• Analistas, desarrolladores y perfiles técnicos que trabajan con datos y buscan fortalecer la etapa de análisis exploratorio en sus proyectos.
• Participantes de programas formativos del Instituto Data Science que requieren nivelación o profundización en Análisis Exploratorio de Datos.

Se debe contar con conocimientos en Python y nociones generales de inteligencia artificial o ciencia de datos.

Conocimientos necesarios / Nivelación requerida

Para cursar el programa con aprovechamiento pleno, se recomienda contar con:

• Conocimientos básicos de programación.
• Uso inicial de Python (variables, operaciones, estructuras simples).
• Nociones introductorias de matemática y estadística descriptiva.

No se requiere experiencia previa formal en ciencia de datos.
Durante el curso se trabajan y refuerzan los conceptos necesarios para alcanzar un nivel operativo sólido en análisis exploratorio, incluyendo el manejo de estructuras numéricas, operaciones matemáticas y visualización de datos.

🎯 Objetivo general de la cursada de Análisis Exploratorio de Datos

El objetivo del Curso Experto en Análisis Exploratorio de Datos con Python es formar profesionales capaces de explorar, analizar, visualizar y comprender conjuntos de datos, utilizando Python y librerías científicas, con el fin de identificar patrones relevantes, evaluar la calidad de la información y preparar los datos para su uso en proyectos de análisis, modelado o ciencia de datos.

📌 Objetivos específicos

A lo largo del curso, el participante desarrollará las habilidades necesarias para:

• Comprender el rol del Análisis Exploratorio de Datos (EDA) dentro del flujo de trabajo de la ciencia de datos.
• Manipular y analizar datos utilizando Pandas y NumPy.
• Aplicar estadística descriptiva básica para interpretar la estructura de los datos.
• Visualizar información mediante Matplotlib siguiendo buenas prácticas gráficas.
• Utilizar funciones matemáticas para el análisis numérico con el módulo Math.
• Explorar datos científicos y estructuras complejas mediante yt y Mayavi.
• Preparar datasets para análisis posteriores o procesos de modelado.

🚀 Competencias que desarrolla el participante

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Explorar datasets estructurados utilizando Python.
• Analizar dimensiones, distribuciones y relaciones entre variables.
• Detectar patrones, tendencias y valores atípicos.
• Visualizar datos de forma clara y fundamentada.
• Aplicar buenas prácticas de análisis exploratorio en proyectos reales.
• Integrar el EDA como etapa obligatoria dentro de flujos de trabajo analíticos.

🤓 Estructura curricular de EDA con Python

Clase 1 – Análisis Exploratorio con Pandas

• Introducción al Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
• Buenas prácticas en análisis exploratorio.
• Uso de Pandas y estructuras tipo DataFrame.
• Lectura, selección, filtrado y transformación de datos.

Clase 2 – Análisis Exploratorio con NumPy y Math

• Introducción a NumPy y matrices multidimensionales.
• Acceso, modificación y transformación de datos numéricos.
• Operaciones estadísticas descriptivas.
• Uso del módulo Math para funciones aritméticas y matemáticas aplicadas.

Clase 3 – Análisis Exploratorio y Visualización con Matplotlib

• Introducción a datos científicos y estructuras complejas.
• Uso del módulo yt para exploración de datos científicos.
• Visualización avanzada con Mayavi.
• Integración de técnicas de EDA en flujos de trabajo reales.

Clase 4 – Análisis Exploratorio con yt y Mayavi

• Introducción a datos científicos y estructuras complejas.
• Uso del módulo yt para exploración de datos científicos.
• Visualización avanzada con Mayavi.
• Integración de técnicas de EDA en flujos de trabajo reales.

Clase 5 – Presentación de Proyecto

Pueden ver algunos proyectos finales de cursada de nuestros egresados en Nuestro Canal de YouTube.

💻 Modalidad de cursada

• Curso intensivo de 2 semanas (5 clases).
• Modalidad 100% online.
• Clases en vivo con acceso a grabaciones.
• Material académico y guías de ejercicios incluidos.

🤝 Acompañamiento académico

• Tutorías especializadas: cada curso cuenta con tutor experto en la temática.
• Foros de discusión y consultas: interacción directa con docentes y compañeros.
• Soporte técnico y académico: asistencia para la resolución de dudas durante toda la cursada.

📝 Evaluación

• Ejercicios prácticos por clase.
• Actividades integradoras de análisis exploratorio.
• Evaluación continua basada en la aplicación práctica de los conceptos.

🎓 Doble Certificación

• Certificación emitida por Instituto Data Science Argentina
• Certificación emitida por UTN (Universidad Tecnológica Nacional). FRRQ