Curso práctico sobre el Análisis de Datos con Python y Pandas (sin saber programar)

Curso gratuito de análisis de datos gracias a librerías de programación de Python, donde aprenderás a extraer datos y presentarlos sin saber programar, usando la librería Pandas.

Aunque saber programar es una habilidad importante para aprovechar al máximo la librería Pandas de Python, Pandas simplifica la manipulación y el análisis de datos, todavía necesitarás tener conocimientos básicos de programación en Python para utilizarla de manera efectiva (puedes ver algunos de los cursos de Python gratuitos que hemos publicado).

Si deseas aprender a analizar datos y casos de diferentes empresas, con el fin de predecir y explorar opciones para el desarrollo de tu actividad e negocios o empresarial, ¡este es el curso para ti!

Este curso gratuito, te enseñará a utilizar el librería Pandas, con el propósito de conjuntar toda la información que obtengas con el análisis de los datos de una empresa para identificar futuros problemas, darles un explicación posteriormente una solución.

Pandas es ampliamente utilizado en la ciencia de datos, análisis de datos y en aplicaciones de manipulación de datos en general.

Pandas es una herramienta esencial para cualquiera que trabaje con datos en Python, ya que simplifica el proceso de manipulación, limpieza y análisis de datos.

Las principales características de Pandas incluyen:

1. Pandas introduce dos estructuras de datos principales: DataFrame y Series. Un DataFrame es una tabla bidimensional, similar a una hoja de cálculo de Excel, con etiquetas en las filas y las columnas. Una Series es una estructura de datos unidimensional, similar a una columna de un DataFrame.
2. Manipulación de datos: Capacidad de tratar con datos faltantes, cambiar el índice, cambiar la forma de los datos, fusionar y concatenar DataFrames, agregar y pivotar datos, y mucho más.
3. Importación y exportación de datos: Facilita la importación y exportación de datos desde y hacia una amplia variedad de formatos, como CSV, Excel, JSON, SQL y otros formatos de archivo.
4. Análisis de datos: Proporciona herramientas para realizar análisis estadísticos básicos, agrupar y agregar datos, y realizar análisis de series temporales. También es compatible con otras librerías de análisis de datos y aprendizaje automático, como SciPy, scikit-learn y TensorFlow.
5. Rendimiento: Diseñado para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y aprovecha la velocidad y el rendimiento de NumPy y otras librerías de Python.

Este curso está creado e impartido por el Instituto Tecnológico de Monterrey.

¿A quién va dirigido este curso práctico sobre análisis de datos?

Este curso va dirigido a todas aquellas personas bien profesionales, profesores, estudiantes o entusiastas de la analítica de datos aplicados a la exploración y predicción en diferentes ámbitos de negocio, trabajo o empresa (ver cursos gratuitos de Estadística). Este curso no necesita de ningún tipo de conocimientos técnico para su realización, por lo que te guiará paso a paso a través de la explicación, identificación y solución de problemas.

Este curso se imparte en español, aunque también cuentas con subtítulos en inglés,  por si deseas utilizarlos. Deberás tener acceso a un ordenador y a una conexión estable a internet para poder acceder a todos los contenidos del curso.

¿Qué aprenderás en este curso práctico sobre análisis de datos?

Este curso tiene una duración de 4 semanas de estudio con un estimado de entre 1 y 2 horas de trabajo semanal. Contarás dentro del curso con diferentes guías interactivas de aprendizaje con casos prácticos aplicados a casos de la vida real con los cuales podrás asentar todos los conocimientos adquiridos.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

• Primeros pasos con Pandas
• Componentes de Pandas y manipulación de datos
• Aprende porqué llaman a Pandas el Excel con esteroides
• Cómo usar Pandas para la Ciencia de Datos

Acceso al curso práctico sobre análisis de datos:

Si deseas acceder al curso práctico sobre análisis de datos, impartido por el Instituto Tecnológico de Monterrey, puedes hacerlo siguiendo el enlace anterior. Tanto la inscripción, como la participación, están habilitadas de forma totalmente gratuita.

Si deseas obtener un certificado de finalización y participación del curso podrás hacerlo terminando todos los módulos de aprendizaje y los cuestionarios calificados dentro de éstos. Adicionalmente, deberás abonar una tasa adicional al Instituto Tecnológico de Monterrey, aunque te contamos cómo poder obtenerla gratis en la sección de Cursos Universitarios.

Otros cursos que te pueden interesar es el curso de Ciencia de Datos certificado por Facebook o el de Ciencia de Datos Avanzado de IBM con certificado.