Escuela Técnica de Negocios PyV

phyton

Phyton Analista Junior

RD$1

Contenido del curso:

Introducir al estudiante al lenguaje de programación Python desde cero, enfocándose en su aplicación para análisis de datos.
Se desarrollan las bases para manejar estructuras, funciones y comenzar a trabajar con datos usando Pandas y NumPy.

Profundizar en el uso de Python para análisis exploratorio y visualización de datos.
El estudiante aprenderá a comunicar hallazgos utilizando librerías gráficas como Matplotlib y Seaborn.

Objetivo del curso:
Nivel 1 – Python para Análisis de Datos

🔍 Contenido por sesiones:

  • Introducción a Python: variables, tipos de datos, operadores
  • Estructuras de control: condicionales (if, elif, else) y bucles (for, while)
  • Funciones integradas y funciones definidas por el usuario
  • Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios
  • Instalación y uso de Jupyter Notebook
  • Introducción a NumPy: arreglos, operaciones básicas
  • Introducción a Pandas: Series, DataFrames, lectura de archivos CSV y Excel
  • Limpieza básica de datos: manejo de valores nulos, duplicados, tipos de datos

🧪 Proyecto práctico:
Leer un archivo de datos, limpiarlo y generar un resumen de información usando Pandas.

Nivel 2 – Python para Análisis de Datos

🔍 Contenido por sesiones:

  • Revisión y consolidación de estructuras y manejo de DataFrames
  • Agrupaciones, filtros y estadísticas descriptivas
  • Exploración de datos (EDA) con Pandas
  • Visualización con Matplotlib:
  • Gráficos de barras, líneas, pastel
  • Visualización con Seaborn:
  • Histogramas, mapas de calor, gráficos combinados
  • Personalización de gráficos: etiquetas, colores, estilos
  • Exportación de resultados y automatización básica
  • Integración de Python con archivos Excel

🧪 Proyecto final:
Análisis completo con dataset real: limpieza, exploración, visualización y presentación visual del resultado final.

A quién va dirigido:
A jóvenes bachilleres o recién graduados que deseen aprender programación en Python aplicada al análisis de datos, sin necesidad de experiencia previa. Ideal para quienes buscan desarrollar habilidades en ciencia de datos y visualización con herramientas como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn.
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