Curso online de Data Science con Python. De Cero a Experto

Este Curso Online de Data Science con Python: De Cero a Experto en Análisis de Datos es tu pasaporte a la profesión más demandada de la década. No importa si nunca has programado: te llevaremos de la mano para que domines el lenguaje estándar de la Inteligencia Artificial y transformes tu carrera profesional.

¿Sientes que te estás quedando atrás en la revolución de los datos? Vivimos en un momento histórico donde los datos son el «nuevo petróleo», pero el petróleo crudo no sirve de nada si no sabes refinarlo.

Las empresas ya no buscan personas que solo sepan usar Excel; buscan perfiles capaces de automatizar, predecir y visualizar patrones complejos. Si no sabes interrogar a los datos, estás tomando decisiones a ciegas.

Autoría y Expertise Técnico

El programa ha sido diseñado por Iván Pinar Domínguez, Ingeniero de Telecomunicación y Máster en Project Management. Iván no es un teórico; es un experto en activo que combina una sólida base técnica en Big Data y automatización con la gestión ágil de proyectos (Scrum). Aprenderás con la visión práctica de quien se enfrenta a datos reales cada día.

¿Qué vas a dominar? El Stack Tecnológico Completo

En una formación exhaustiva de 45 horas, pasarás de instalar Python a ejecutar proyectos de Machine Learning y visualización avanzada. El temario cubre el flujo de trabajo real de un Data Scientist:

1. Python desde Cero (Sin Miedo al Código)

Empezaremos por los fundamentos. Variables, bucles, funciones y diccionarios. Entenderás la lógica de la programación de forma natural antes de saltar al análisis.

2. Las Librerías que Mueven el Mundo

Dominarás las herramientas que piden en todas las ofertas de trabajo:

• Numpy: Para el cálculo numérico y matricial de alto rendimiento.
• Pandas: La herramienta definitiva para manipular Dataframes. Aprenderás a limpiar datos, filtrar, fusionar tablas y tratar valores nulos como un profesional.
• Matplotlib y Seaborn: Para crear visualizaciones impactantes (mapas de calor, gráficos de violín, regresiones lineales) que cuenten historias por sí solas.

3. Ingesta de Datos Heterogéneos

El mundo real no son solo archivos CSV limpios. Aprenderás a conectar Python con:

• Bases de Datos SQL y modelos relacionales.
• Archivos JSON y datos semi-estructurados.
• Web Scraping: Para capturar datos de páginas web automáticamente.
• La Nube: Conexión con AWS, Azure y Google Cloud.
• Power BI: Integración de scripts de Python para potenciar tus cuadros de mando.

4. Estadística Aplicada al Negocio

No solo aprenderás código, aprenderás la base matemática necesaria: correlaciones, distribuciones gaussianas, percentiles y análisis de series temporales para realizar previsiones (Forecasting) fiables.

Salidas Laborales: Una Profesión en Auge

El perfil de Data Scientist es uno de los mejor remunerados en España (con salarios medios en torno a 45.000€ según fuentes del sector). Al finalizar este curso, estarás capacitado para roles como:

• Junior Data Scientist: Modelado y limpieza de datos.
• Data Analyst: Interpretación de datos para negocio.
• Python Developer enfocado en automatización de scripts.
• Business Intelligence Specialist con capacidades de programación.
• Marketing Analyst: Para segmentación avanzada de clientes.

Metodología Flexible y Acreditada

• Duración: 45 horas de contenido denso y de alto valor.
• Acceso: 3 meses de acceso 24/7 a la plataforma.
• Recursos: 10 Unidades de aprendizaje, 24 prácticas de código real, más de 400 minutos de vídeo-tutoriales y 10 tests de evaluación.
• Formato: Manuales PDF (no descargables) y entorno de desarrollo (Jupyter).
• Certificación: Diploma Acreditativo de Cursa Online.

Garantía de Calidad ANCYPEL-AENOR

Esta formación cuenta con el Sello de Calidad en Contenidos eLearning ANCYPEL-AENOR, garantizando que la estructura pedagógica y técnica cumple con los estándares más exigentes de la formación online actual.

¿A quién va dirigido este curso?

Entre otros perfiles, este Curso Online de Data Science con Python: De Cero a Experto (Librerías Pandas y Numpy, Visualización de datos, Matplotlib y Seaborn, etc.) va dirigido a:

• Analistas y Administrativos que quieren superar las limitaciones de las hojas de cálculo.
• Estudiantes que desean entrar en el mercado laboral con una «Hard Skill» muy cotizada.
• Emprendedores que quieren automatizar tareas repetitivas y tomar decisiones basadas en datos (Data-Driven).

Consejo Pro: Para sacar el máximo partido a la parte de visualización e integración, es recomendable tener conocimientos previos de Power BI o de Excel Avanzado.

≡ Temario completo del Curso online de Data Science con Python

TEMA 1: Introducción al Análisis de Datos con Python

1. ¿Qué es Python y qué nos proporciona para el análisis de datos?
2. Instalación Python + Jupyter
3. Importar librerías y fuentes de datos
4. Visualización básica con Matplotlib
5. Flujograma de un proyecto Data Science

TEMA 2: Fundamentos del lenguaje Python

1. Variables en Python
2. Creación de listas y extracción de datos
3. Conceptos avanzados de creación de listas
4. Uso de funciones en Python (in-built)
5. Creación de funciones en Python y argumentos flexibles
6. Funciones lambda
7. Métodos en Python
8. Cómo crear diccionarios en Python
9. Uso de función zip para creación de diccionarios en base a listas
10. Operadores en Python
11. Bucles en Python
12. Comprensión de listas en Python

TEMA 3: Conceptos de Estadística para el Análisis de Datos

1. Variables y Conceptos básicos
2. Varianza de una variable
3. Correlación de variables
4. Histogramas
5. Análisis con percentiles (CDF)
6. Funciones densidad de probabilidad
7. Distribución Gaussiana
8. Cálculo de previsiones (forecast) y media móvil

TEMA 4: Calculo numérico con Numpy

1. Introducción a la librería Numpy
2. Selección de datos con array Numpy
3. Arrays 2D en Numpy
4. Cálculo estadístico con NumPy
5. Generación de datos con Numpy

TEMA 5: Análisis de datos con Pandas

1. Introducción a la librería Pandas ¿qué es un dataframe?
2. Creación de un dataframe a partir de un diccionario
3. Cómo importar datos desde un fichero de texto plano (txt, csv…)
4. Selección de datos en un dataframe Pandas
5. Métodos útiles de un dataframe Pandas
6. Eliminar duplicados, valores erróneos y columnas de un dataframe Pandas
7. Interpolación de datos
8. Filtrar datos en un dataframe Pandas
9. Ordenación valores en un dataframe Pandas
10. Crear columnas en un dataframe para cadenas de texto
11. Crear columnas en un dataframe a partir de un diccionario con map
12. Crear columnas en un dataframe a partir de funciones lambda
13. Crear columnas en un dataframe a partir de funciones condicionales
14. Renombrar y reordenar columnas de un dataframe Pandas
15. Cómo crear pivot tables en Pandas
16. Uso de groupby en Pandas
17. Concatenación de dataframes (union)
18. Combinación de dataframes
19. Combinación con Pandas Merge

TEMA 6: Importación y exportación con Pandas

1. Cómo importar datos desde un fichero Excel
2. Introducción a las BBDD relacionales / Modelos de datos
3. Cómo importar datos desde una BBDD SQL
4. Cómo importar datos desde una página web
5. Cómo importar datos desde una página web (Web scraping)
6. Cómo importar datos desde un fichero semi-estructurado JSON
7. ¿Cómo importar datos en formato JSON en Python?
8. Cómo importar datos desde Redes Sociales
9. Cómo importar datos desde Cloud (AWS / Azure / Google Cloud)
10. Exportación de datos a csv y Excel
11. Exportación de datos a BBDD SQL

TEMA 7: Visualización de datos en Python – Matplotlib

1. Consejos para la visualización de datos
   • ¿Qué tipo de gráfico aplica a cada caso?
2. Introducción a la librería Matplotlib
3. Creación de un gráfico de línea, bar, scatter
4. Personalización de gráficos (título, etiquetas, ticks, leyenda, límites de ejes, anotaciones…)
5. Creación de box & whiskers plot
   • Gráfico Box & Whiskers con Matplotlib
6. Creación de un histograma y CDF
   • Creación CDF a partir del histograma
7. Gráfico de media móvil
8. Visualización de gráficos múltiples (subplots)
9. Aplicación de estilos
10. Creación de gráficos a partir de objeto groupby
11. Creación de histogramas en 2D
12. Creación de mapas geográficos con basemap y Google maps
    • Mapas geográficos con basemap
    • Mapas geográficos con Google Maps

TEMA 8: Visualización de datos en Python – Seaborn

1. Introducción a la librería Seaborn
2. Seaborn – Creación de Regresión Lineal
   • Regresión lineal con Seaborn
3. Seaborn – Stripplot
4. Seaborn – Swarmplot
5. Seaborn – Violinplot
6. Seaborn – Uso de jointplot
   • Jointplot en modo KDE
7. Seaborn – Uso de pairplot
8. Seaborn – Correlación con heatmap

TEMA 9: Series temporales en Python

1. Series temporales en Pandas: Extracción y parsing
2. Series temporales: Filtrado
3. Series temporales: Remuestreo – Diezmado (downsampling)
   • Cómo remuestrear con Pandas
4. Series temporales: Remuestreo – Interpolación (upsampling)
5. Visualización de series temporales
6. Previsiones basadas en datos históricos
   • Visualización tendencia y estacionalidad
   • Métodos de previsión

TEMA 10: Ejecución e interconexión de Python con otras plataformas

1. Generación de scripts de Python y automatización de tareas
2. Uso de Python en herramienta de Business Intelligence Power BI
   • ¿Cómo importamos una fuente de datos ya transformada a partir de un script de Python?
   • ¿Cómo podemos usar Python dentro de Power Query para transformar nuestros datos?
   • ¿Cómo podemos crear un visual personalizado con Matplotlib o Seaborn dentro de PowerBI?
3. Resumen