Introducción a Python para ciencia de datos

Experiencia formativa orientada a introducir al participante en el uso de Python para la ciencia de datos, abarcando desde la configuración del entorno de desarrollo hasta la visualización de datos y la realización de consultas en bases de datos. Combina teoría, práctica guiada y ejercicios aplicados, permitiendo al participante desarrollar un proyecto propio de análisis de datos.

Objetivo general

Adquirir las bases teóricas y prácticas necesarias para aplicar Python y herramientas asociadas en la obtención, el procesamiento, el análisis y la visualización de datos, con un enfoque centrado en proyectos reales de ciencia de datos.

Competencias que aprenderás

  • Aplicar programación en Python para la obtención, procesamiento y análisis de datos.
  • Integrar y consultar bases de datos SQL como fuentes de información.
  • Construir visualizaciones interactivas.
  • Evaluar procesos de extracción y visualización.
  • Implementar flujos completos de ciencia de datos.

Información general

Modalidad
Virtual asesorada
Duración
50 horas
Nivel
Intermedio
Reconocimiento
Insignia y certificado

Costos

Examen de
certificación
$500.00 MXN
Curso
público en general
$1,970.00 MXN
Incluye examen de certificación
Curso
comunidad universitaria
$120.00 MXN
Incluye examen de certificación

Contenido del curso

  1. Introducción a entornos de desarrollo integrado
    • Visual Studio Code
    • PyCharm
    • Spyder
    • Jupyter Notebook
    • Google Colaboratory
  2. Introducción a Python y fundamentos de programación
    • Operaciones básicas
    • Variables y expresiones
    • Operadores relacionales y lógicos
  3. Control de flujo, ciclos y funciones
    • Condicionales
    • Ciclo while
    • Interrupciones y continuidades
    • Funciones
  4. Introducción a NumPy
    • Creación de arrays con NumPy
    • Rangos de valores numéricos
    • Operaciones aritméticas con arrays
    • Manipulación de arrays
    • Indizado de arrays
  5. Principios de manipulación de datos
    • Manipulación de series de datos
    • Manipulación de estructuras de datos
    • Importación y exportación de estructuras de datos
    • Edición de estructuras de datos
    • Operaciones aritméticas y lógicas
  6. Manipulación de datos con pandas
    • Fusión, unión y concatenación de estructuras de datos
    • Indizado múltiple y agrupación de estructuras de datos
    • Manejo de datos faltantes
    • Búsquedas, inserciones y actualizaciones
    • Operaciones iterativas en DataFrames
    • Manipulación de series de tiempo
  7. Orígenes de datos y conexiones
    • Webscraping
    • Importación de datos
    • Uso de APIs
  8. Visualización de datos con Plotly
    • Gráficos de línea
    • Gráficos de área
    • Gráficos de barras
    • Personalización de gráficos
    • Arreglos de gráficos
  9. Introducción a SQL para análisis de datos
    • Consultas
    • Filtrado por condiciones numéricas
    • Filtrado por cadenas de texto
    • Filtrado por condiciones simultaneas
    • Ordenado de datos
    • Conteo de registros
  10. Manipulación de bases de datos SQL
    • Consultas SQL con Pandas
    • Consultas SQL con cursores
    • Actualizaciones de bases de datos
    • Creación y construcción de bases de datos
    • Borrado de datos en bases de datos

Requisitos

Uso básico de computación. No se requieren conocimientos previos y se sugiere facilidad para el pensamiento lógico.

Fecha de inicio

01 de julio de 2026

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