Python for Data Analytics – Curso Oficial PCED del Python Institute - Online

Acerca de este curso

Este curso oficial de Python Institute está pensado para principiantes, te introduce desde cero tanto en la programación en Python como en el análisis de datos. Aprenderás a trabajar con datos del mundo real, comprender cómo se estructuran y utilizar Python para recopilar, limpiar, organizar, analizar y presentar información de forma clara y significativa.

En el mundo actual impulsado por la IA, los datos son la base de todo: desde dashboards hasta modelos de machine learning. Este curso te ayudará a comprender cómo los datos se convierten en información y cómo la información se transforma en conocimiento útil, proporcionándote las habilidades esenciales necesarias para trabajar con tecnologías modernas.

Al completar este curso, estarás preparado para dar tus primeros pasos hacia carreras relacionadas con analítica de datos, inteligencia artificial, business intelligence y tecnología.

El curso también prepara a los alumnos para afrontar la certificación PCED™ – Certified Entry Level Data Analyst with Python.

En el curso se incluyen 5 sesiones webinar en directo, en castellano, como complemento a la formación. En ellas, el instructor impartirá los aspectos más importantes de cada capítulo, propondrá diferentes escenarios, y resolverá las dudas planteadas.

Las grabaciones de los webinars también estarán disponibles en la plataforma e-learning, para que puedan ser visualizadas por aquellos que no puedan asistir en directo.

El calendario con el detalle de fechas y horarios de las sesiones, que serán distribuidas a lo largo del curso, se publicará antes del inicio de cada edición.

Programación Webinars:

• Sesión 1. Fundamentos de Python y ciclo de vida de los datos.
• Sesión 2. Manipulación, adquisición y limpieza de datos con Python.
• Sesión 3. Análisis exploratorio de datos y uso de NumPy.
• Sesión 4. Visualización de datos y data storytelling.
• Sesión 5. Repaso final y preparación del examen PCED™ – Certified Entry-Level Data Analyst with Python.

Las sesiones cubren los bloques principales del curso reforzando los conceptos que más suelen necesitar explicación guiada en cursos self-study.

Tiempo de acceso y tutorización

En el presente curso online, el alumno tendrá acceso a los contenidos del curso, en inglés, en la plataforma e-learning durante 4 meses a contar desde la fecha de inicio, con tutorización durante este mismo periodo.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

A lo largo de este curso adquirirás las siguientes habilidades:

• Comprender los conceptos fundamentales de los datos, los tipos y fuentes de datos, el ciclo de vida de los datos y las consideraciones éticas relacionadas con su uso.
• Utilizar fundamentos de Python como variables, cadenas de texto, condicionales, bucles, funciones y módulos en tareas relacionadas con datos.
• Trabajar con listas, diccionarios, tuplas y conjuntos para organizar y procesar información.
• Leer y escribir archivos de texto y archivos CSV.
• Limpiar y validar datos, incluyendo el tratamiento de valores faltantes, duplicados y etiquetas inconsistentes.
• Aplicar agregaciones básicas, estadísticas descriptivas, operaciones con NumPy y técnicas de análisis exploratorio de datos.
• Comunicar conclusiones mediante visualizaciones, storytelling, informes orientados a la audiencia y diseño de presentaciones.

Certificación incluida

Este curso oficial es el recomendado por Python Institute para la preparación del siguiente examen de certificación oficial valorado en 172€ (IVA incl.), que incluimos en el precio del curso a todos los miembros del programa PUE Alumni.

• PCED™ – Certified Entry-Level Data Analyst with Python (Exam PCED-30-0x).

La superación de este examen es requisito imprescindible para obtener la certificación PCAD™ – Certified Associate Data Analyst with Python.

El examen se realizará en modalidad online a través de la plataforma OpenEDG Testing Service “TestNow™”.

Contenidos

Módulo 1. Introducción al Análisis de Datos.

• ¿Qué son los datos?
• Fuentes, recopilación y almacenamiento de datos.
• Introducción al Big Data.
• El ciclo de vida de los datos.
• Diferencias entre análisis de datos, analítica de datos y ciencia de datos.
• Flujo de trabajo en analítica de datos.
• Consideraciones éticas y legales en analítica de datos.

Módulo 2. Fundamentos de Python para el Análisis de Datos.

• Variables y tipos de datos.
• Cadenas de texto.
• Lógica condicional.
• Bucles.
• Listas.
• Diccionarios.
• Tuplas y conjuntos.
• Creación y uso de funciones.
• Manejo de errores.
• Módulos, importaciones y documentación en Python.

Módulo 3. Adquisición y Preprocesamiento de Datos.

• Trabajo con archivos de entrada y salida (I/O).
• Trabajo con archivos CSV – Parte 1.
• Trabajo con archivos CSV – Parte 2.
• Limpieza y validación de datos – Parte 1.
• Limpieza y validación de datos – Parte 2.
• Limpieza y validación de datos – Parte 3.
• Limpieza y validación de datos – Parte 4.

Módulo 4. Análisis de Datos y Técnicas Exploratorias.

• Implementación de agregaciones y conteo de datos.
• Uso de funciones matemáticas para análisis de datos.
• Comprensión de datos mediante estadística descriptiva.
• Introducción a NumPy.
• Análisis condicional.
• Primer análisis exploratorio de datos (EDA).
• Uso de IA en análisis de datos.

Módulo 5. Comunicación de Insights y Reporting.

• Visualizaciones con impacto.
• Cómo interpretar gráficos y extraer conclusiones.
• Identificación de gráficos engañosos.
• Fundamentos de data storytelling.
• Storytelling de datos: flujo, transiciones y gráficos.
• Comunicación centrada en la audiencia.
• Preparación de presentaciones efectivas: propósito, audiencia y jerarquía visual.
• Fundamentos de diseño de presentaciones: tipografías, colores y accesibilidad.