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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