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Curso Internacional Python para el Análisis y Preparación de Datos

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Duración
56 horas académicas
Certificación
Certificación internacional a nombre de New Horizons
Trainers certificados
Trainers certificados
Clases grabadas
Clases grabadas hasta 90 días

Presentación

Python es hoy el lenguaje protagonista en análisis de datos, automatización e inteligencia artificial. En este curso aprenderás a dominar el flujo completo de trabajo analítico: desde la preparación y limpieza de datos hasta una introducción al machine learning. Trabajarás con NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y scikit-learn para transformar datos en insights accionables.

  • Proyecto integrador con datos aplicados a escenarios reales
  • EDA y visualización con Matplotlib y Seaborn

Objetivos de aprendizaje

Desarrollar competencias para construir flujos reproducibles de analítica con Python; limpiar y transformar datos con Pandas y NumPy; realizar Análisis Exploratorio de Datos (EDA); e introducir modelos predictivos con scikit-learn como base para proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial.
Malla del curso

  • Sesión 1: Introducción a Python y entorno de trabajo
  • Sesión 2: Tipos de objetos
  • Incluye: Anaconda + Jupyter Notebook, buenas prácticas y flujo de trabajo en análisis de datos

  • Sesión 3: Estructuras de datos (tuplas, listas, diccionarios, DataFrames)
  • Sesión 4: Control de flujo y funciones (if/else, for/while, funciones)
  • Enfoque práctico: automatización de tareas y scripts reutilizables

  • Sesión 5: Funciones avanzadas y manejo de errores (lambda, map/reduce, exceptions, generadores)
  • Sesión 6: Módulos y librerías para análisis de datos (import, arquitectura, datos estructurados y no estructurados)
  • Incluye: estructura base de proyectos para analítica y automatización

  • Sesión 7: NumPy – arrays, slicing, vectorización y estadística básica
  • Sesión 8: Pandas – Series/DataFrames, lectura/escritura, filtrado
  • Sesión 9: EDA – exploración, conversión de tipos y visualización con Matplotlib
  • Objetivo: dominar manipulación y análisis exploratorio con datasets reales

  • Sesión 10: Transformación e integración (merge/join, pivot, reshaping)
  • Sesión 11: Limpieza avanzada y normalización (outliers, encoding, discretización, desbalance)
  • Sesión 12: Correlación y visualización (Matplotlib, Seaborn, storytelling)
  • Resultado: datasets listos para análisis, dashboards y modelos

  • Sesión 13: Introducción al análisis predictivo (regresión lineal y logística)
  • Sesión 14: Proyecto integrador (desarrollo del caso + interpretación de resultados)
  • Proyecto final: flujo end-to-end desde datos crudos hasta insights
Incluye proyecto integrador con presentación de resultados

Dirigido a analistas de datos, profesionales de negocios, desarrolladores y estudiantes que buscan aplicar Python para análisis y preparación de datos, realizar EDA, automatizar tareas analíticas y comprender fundamentos de modelos predictivos en entornos reales.

No se requiere experiencia previa en Python. Se recomienda contar con nociones básicas de informática, lógica de programación y conceptos introductorios de datos o estadística (opcional).

Conoce a nuestro trainer

Foto de Marlon Leandro

Marlon Leandro

AI Engineer – Baufest | MBA | Software Architect

Ingeniero de Sistemas y MBA con experiencia en arquitectura y desarrollo de software, especializado en Inteligencia Artificial (GenAI, Machine Learning y Deep Learning).

Ha liderado proyectos de implementación tecnológica en soluciones frontend y backend, aplicando Python, Cloud Computing, Microservicios y Business Intelligence en entornos empresariales.

Se desempeña como docente y conferencista en tecnologías emergentes, integrando visión estratégica con aplicación práctica orientada a resultados.

Certificación Internacional

Los participantes que cumplan satisfactoriamente con los requisitos y normas del programa recibirán:

Certificado Internacional
Para aprobar el curso se requiere obtener una nota mínima de 12 y acreditar al menos el 75% de asistencia. Ambos criterios son obligatorios para la certificación.
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