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Santiago de Cali
viernes, octubre 23, 2026

Curso de Python para ciencia de datos

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Acerca de este curso

Este curso introduce al participante en el uso de Python aplicado a la ciencia y análisis de datos, avanzando desde los fundamentos necesarios para trabajar con información hasta la utilización de herramientas para su procesamiento, exploración y visualización.

A través de un enfoque progresivo y práctico, el participante aprenderá a trabajar con estructuras de datos, manipulación y preparación de información, análisis de conjuntos de datos y generación de visualizaciones, utilizando Python y librerías ampliamente empleadas en el ecosistema de Data Science.

El curso busca que los participantes comprendan cómo utilizar la programación para convertir datos en información útil, automatizar tareas de análisis, identificar patrones y obtener resultados que puedan apoyar procesos de investigación y toma de decisiones.

Está dirigido especialmente a quienes desean iniciarse en Ciencia de Datos con Python, desarrollando una base que posteriormente les permita profundizar en analítica avanzada, estadística, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

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¿Qué aprenderás?

  • Comprender los fundamentos de Python y utilizar su sintaxis, variables, operadores y estructuras principales.
  • Trabajar con estructuras de datos para organizar, consultar y procesar información de manera eficiente.
  • Importar, limpiar y transformar datos utilizando Python y librerías especializadas para preparar conjuntos de datos para su análisis.
  • Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar tendencias, patrones, relaciones y comportamientos relevantes.
  • Utilizar librerías esenciales para Ciencia de Datos, como NumPy, Pandas y Matplotlib, dentro de un flujo práctico de análisis.
  • Crear gráficos y visualizaciones de datos que faciliten la interpretación y comunicación de resultados.
  • Aplicar Python a problemas reales de análisis de datos, convirtiendo información en conocimiento útil para apoyar la toma de decisiones.
  • Construir una base sólida en Ciencia de Datos que permita posteriormente avanzar hacia estadística, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Valoraciones y reseñas de estudiantes

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