Sabes algo de Python pero tu análisis sigue viviendo en Excel
Cuando el dataset crece o hay que repetir el análisis todos los meses, la planilla no alcanza. Quieres hacer con código, de forma reproducible, lo que hoy haces a mano.
Curso: Análisis de Datos con Python
En este curso dominas las herramientas esenciales para procesar datos con Python, el paso previo a construir modelos de Machine Learning. Trabajas con las librerías fundamentales de manipulación y visualización (Pandas, Matplotlib y Polars), aplicas los principios de Tidy Data y aprendes a manejar series de tiempo, para extraer de tus datasets información que sostenga decisiones.
Cuando el dataset crece o hay que repetir el análisis todos los meses, la planilla no alcanza. Quieres hacer con código, de forma reproducible, lo que hoy haces a mano.
Te funciona hasta que algo se rompe y no sabes por dónde arreglarlo. Quieres dominar la librería en serio: indexación, joins, agrupaciones y limpieza de datos.
Antes de entrenar modelos hay que explorar, transformar y validar datos, y ese es el trabajo real del día a día. Quieres esa base sólida antes de seguir avanzando.
Exploras DataFrames (las tablas de Pandas, parecidas a una hoja de cálculo pero manejadas con código), haces análisis descriptivos y aprendes a acceder y manipular datos eficientemente con técnicas de indexación y operaciones básicas.
Creas y manipulas pivot tables para resumir datos, y usas joins (operaciones que combinan tablas a través de una columna en común) para cruzar información de múltiples fuentes y habilitar análisis más complejos.
Aprendes técnicas avanzadas de agrupación y agregación: usas groupby para agrupar datos, generas resúmenes estadísticos y aplicas funciones personalizadas sobre cada grupo.
Profundizas en la manipulación de datos (wrangling: transformar datos crudos hasta dejarlos listos para el análisis), con operaciones sobre cadenas de texto, reorganización de datos y análisis de series de tiempo.
Aprendes técnicas de visualización con Pandas y Matplotlib: creas gráficos de barras, histogramas y diagramas de dispersión, y los aplicas en proyectos de análisis de datos.
Preparas y validas datos: corriges tipos de datos, imputas valores nulos (completas los datos que faltan con criterios estadísticos), resuelves duplicados, interpolas series temporales y normalizas datos no estructurados.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
FacundoCreo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
RodrigoProyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Agustina Seminara

Ignacio
Cada curso tiene una instancia de evaluación asincrónica al finalizar la cursada. Lo rendís desde tu panel cuando estés listo, con el tiempo límite indicado antes de comenzar.
Tenés un intento por examen de curso, incluido Python. El intento comienza al iniciar el examen, no al abrir la pantalla de instrucciones. Si volvés a abrir un examen que sigue en curso, continuás el mismo intento: el cronómetro no se pausa ni se reinicia. Una vez entregado, cancelado o registrado como vencido, no se habilita automáticamente otro intento. Al agotarse el tiempo, la plataforma intenta entregar las respuestas guardadas para su corrección; si falla la conexión, volvé a abrir el examen para completar la entrega.
El cupo por ciclo de tu plan es un límite separado: indica cuántos exámenes de certificación podés iniciar en ese ciclo. Se consume al comenzar, aunque luego no apruebes; renovar el cupo no habilita un segundo intento del mismo examen.
Si desaprobás: Esencial y Pro incluyen el circuito de recuperatorios en las mesas de marzo, julio y diciembre; Básico no lo incluye. No es un segundo intento automático en la plataforma. Para solicitar un recuperatorio o informar un problema técnico, enviá una solicitud desde el panel. Algunos exámenes de práctica o talleres tienen una configuración distinta de intentos; no cambia la regla de los exámenes de curso.
Al aprobar, se te emite el certificado del curso, entre 2 y 7 días después de rendir.
Ofrecemos dos rutas de aprendizaje:
Ruta Técnica (Data/Dev):
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Cada carrera tiene cursos troncales obligatorios y cursos optativos para personalizar tu formación.