Python para Data Science
Aprendé Python desde cero para análisis de datos. Dominá Pandas, NumPy, Matplotlib y construí tu primer dashboard interactivo con Dash. Sin experiencia previa necesaria.
import pandas as pd
df = pd.read_csv(«ventas.csv»)
res = (df
.groupby(«region»)
.agg({«venta»: «sum»})
.sort_values(«venta»))
Lo que lograrás al completar el curso
Cada objetivo se verifica con entregables con corrección automática. Al finalizar, tendrás un análisis completo desde la carga hasta la visualización.
Manejar variables, tipos de datos y estructuras básicas de Python
Leer y escribir archivos CSV y Excel con Pandas
Aplicar los 4 verbos fundamentales de Pandas: filter, groupby, merge y pivot_table
Realizar cálculos numéricos eficientes con NumPy
Crear visualizaciones claras con Matplotlib
Construir un dashboard interactivo mínimo con Dash
Refactorizar notebooks en scripts reproducibles
Conectar Python con el análisis de datos de negocio
8 unidades · de 2 a 3 horas cada una
De tu primera línea de Python a un dashboard interactivo con datos reales.
- Entender qué es Python y por qué es el lenguaje de la ciencia de datos
- Manejar variables y tipos de datos básicos
- Trabajar con listas y diccionarios
- Condicionales, ciclos y funciones básicas
- Entender qué es un array de NumPy y cómo se diferencia de una lista
- Realizar operaciones vectorizadas sin usar ciclos
- Calcular estadísticas básicas con NumPy
- Broadcasting y generación de números aleatorios
- Leer archivos CSV con Pandas
- Explorar un DataFrame con las funciones básicas
- Filtrar datos por condiciones
- Detectar valores nulos y problemas de calidad
- Aplicar los cuatro verbos fundamentales de Pandas
- Agrupar datos y calcular agregaciones
- Unir tablas con merge y concatenar con concat
- Construir tablas dinámicas con pivot_table
- Crear gráficos básicos con Matplotlib
- Elegir el tipo de gráfico adecuado
- Personalizar títulos, ejes y leyendas
- Guardar gráficos como imágenes
- Entender la estructura básica de una aplicación Dash
- Crear un layout con componentes interactivos
- Conectar componentes con callbacks
- Desplegar el dashboard localmente
- Entender las diferencias entre un notebook y un script
- Refactorizar un análisis en funciones reutilizables
- Crear un script ejecutable desde la línea de comandos
- Documentar el código con docstrings
- Aplicar todos los conocimientos del curso en un caso real
- Construir un análisis completo desde la carga hasta la visualización
- Documentar el trabajo de forma reproducible
- Presentar resultados en un dashboard
Diseñado para quienes empiezan desde cero
100% asincrónico, autogestionado, on-demand. Tutor RAG 24/7 y entregables verificables automáticamente.
Tutor RAG 24/7
Un asistente RAG entrenado sobre el contenido del curso responde tus dudas con referencias al material exacto.
- Respuestas con fuentes citadas
- Disponible las 24 horas
- Ideal para quienes empiezan
Lecciones en texto
Contenido claro y progresivo. Sin videos interminables: lee, consulta, avanza a tu ritmo.
- Lenguaje accesible
- Ejemplos paso a paso
- Ritmo personal
Notebooks en Google Colab
Notebooks ejecutables sin instalar nada. Abrís el enlace y programás directamente en el navegador.
- Sin instalación
- Código paso a paso
- Resultados al instante
Entregables verificados
Cada unidad tiene un entregable con verificación automática. Sabés inmediatamente si tu código cumple.
- Corrección automática
- Criterios objetivos
- Feedback inmediato
Aprendé haciendo, desde el primer minuto
Cada concepto se introduce con un ejemplo ejecutable. Leés poco, programás mucho, verificás de inmediato.
Leer
Concepto mínimo, ejemplo inmediato.
Programar
Escribís código en Colab al instante.
Verificar
Entregable con corrección automática.
Conectar
Relacionar con el análisis de negocio.
Herramientas que usarás
Todo se ejecuta en Google Colab. Sin instalación local.
Doble aval universitario, verificación digital
Al completar el curso recibís un certificado digital con doble aval: UTN Facultad Regional Reconquista e Instituto Data Science Argentina.
Qué incluye el certificado
- Doble firma: Decano UTN FRRQ + Director IDSA
- Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
- Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
- Código QR de verificación digital
- Copia automática a la Facultad para registro oficial
- Emisión por curso: no esperás al final del trayecto
Se emite al aprobar los quizzes del curso y los trabajos prácticos con estado aprobado.
Resolvemos tus dudas
Tu primer paso en Data Science
8 unidades, 15 horas, desde cero hasta tu primer dashboard. Sin experiencia previa, sin instalación.