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Curso de Python para Análisis de Datos

Horario flexible a tiempo parcial que se adapta a tu estilo de vida

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El nuevo informe de TripleTen revela las tendencias de contratación de los profesionales que se orientan hacia la tecnología

TripleTen es el mejor bootcamp de Ingeniería de Software para 2024

En el curso de Python para Análisis de Datos aprenderás a descubrir información útil en los datos y ayudar a las empresas a aumentar sus beneficios

$35,000 MXN
como Analista de Datos junior justo después del curso
$55,000 MXN
como Analista de Datos intermedio en un año
$85,000 MXN
como Analista de Datos senior en 3 años
Estos salarios mensuales promedio en México están tomados de Glassdoor. Pero tú puedes hacerlo mejor.
Un curso que responde a las necesidades del mercado del análisis de datos
Que desarrollamos junto con la industria y del que actualizamos constantemente los materiales. Por lo tanto, siempre son relevantes para el mercado.
Sprint 1: Asegura la calidad de los datos y genera reportes básicos1 semana
Aprende a preparar, limpiar y organizar datos en hojas de cálculo para responder preguntas de negocio con confianza. Este módulo cubre cómo identificar problemas comunes de calidad, aplicar técnicas de limpieza, estructurar la información de forma clara y transformar datos en métricas y visualizaciones básicas. Además, descubrirás cómo aprovechar la IA para explorar datasets y automatizar tareas simples.
Capítulos:
El ecosistema de los datos y el rol del analista
Explorando y organizando datos en hojas de cálculo
Limpieza de datos: detección y corrección de errores
De datos a insights: métricas y visualizaciones básicas
Usando IA para explorar y visualizar datasets
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 2: Transforma datos para obtener insights de negocio más profundos2 semanas
Aprende a combinar, resumir y visualizar datos para responder preguntas de negocio con mayor claridad. En este módulo explorarás cómo usar funciones de agregación, tablas dinámicas y formatos condicionales para detectar patrones y calcular métricas clave. También aprenderás a diferenciar indicadores líderes y rezagados, estructurar conclusiones accionables y comunicar hallazgos a través de dashboards y presentaciones. La IA te acompañará como apoyo para crear fórmulas, explorar métricas y acelerar la construcción de reportes.
Capítulos:
Preguntas de negocio y métricas clave
Preparación y combinación de datasets
Resumen de datos con funciones y filtros
Análisis con tablas dinámicas
Visualización y storytelling con insights
Usando IA para métricas, fórmulas y agregaciones
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 3: Explora KPIs financieros con SQL2 semanas
Domina las bases de SQL para analizar datos financieros y responder preguntas de negocio. En este módulo aprenderás a navegar bases de datos relacionales, extraer información con consultas básicas y usar funciones de agregación para calcular métricas clave como ingresos, costos, margen y ROI. También practicarás cómo unir tablas para análisis más completos, detectar tendencias en el tiempo y comunicar hallazgos con claridad. La IA te servirá como apoyo para generar queries más rápido, interpretar resultados y preparar reportes para distintos públicos.
Capítulos:
Estructura de bases de datos relacionales
Consultas SQL: selección, filtros y ordenamientos
Cálculo de métricas financieras clave
Análisis de tendencias y comunicación de insights
Preparación y entrega de reportes financieros
Usando IA para consultas SQL y reportes ejecutivos
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 4: Analiza journeys de usuarios con SQL2 semanas
Aprende a mapear y analizar el recorrido de tus usuarios para entender mejor su comportamiento y optimizar la conversión. En este módulo usarás SQL para reconstruir flujos de usuarios, medir tasas de conversión y detectar cuellos de botella en funnels. También trabajarás con cohortes para analizar retención en el tiempo y simular escenarios de mejora para estimar su impacto en métricas clave como ingresos o engagement. Finalmente, convertirás tus análisis en visualizaciones y dashboards claros para diferentes audiencias.
Capítulos:
Entendiendo el user journey y estructurando el análisis
Construcción de funnels con SQL
Análisis de retención con cohortes
Modelado de escenarios e impacto en negocio
Comunicación de insights y dashboards para stakeholders
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 5: Prepara y estructura datos con Python2 semanas
Aprende a organizar y limpiar datos como lo hacen los analistas profesionales. En este módulo configurarás un entorno de trabajo en Python con Jupyter o Google Colab, cargarás datasets en Pandas y aplicarás técnicas de exploración estructurada. Practicarás cómo detectar y corregir errores comunes (valores nulos, duplicados, formatos inconsistentes), transformar columnas y combinar múltiples fuentes en un dataset unificado. Además, aprenderás a documentar tu trabajo en notebooks claros y reproducibles, y a usar GitHub para colaborar y compartir análisis. Con el apoyo de la IA, podrás acelerar tareas como limpieza, agrupación y generación de código en Colab.
Capítulos:
Configuración de un entorno de análisis con Python
Exploración y manipulación de DataFrames
Limpieza y estandarización de datos crudos
Filtrado, ordenamiento y agrupación de datos
Combinación y estructuración de múltiples datasets
Usando Google Colab e IA para limpieza y agregaciones rápidas
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 6: Análisis estadístico para detectar patrones y outliers2 semanas
Aprende a usar estadísticas descriptivas y visualizaciones para descubrir patrones, detectar anomalías y comunicar hallazgos con claridad. En este módulo trabajarás con Pandas, Matplotlib y Seaborn para calcular medidas de tendencia central y dispersión, identificar distribuciones sesgadas, y visualizar datos con histogramas y boxplots. También practicarás cómo manejar outliers, transformar variables para mejorar la calidad del análisis y resaltar insights clave en gráficos claros y comprensibles para audiencias no técnicas.
Capítulos:
Preparación de datos para análisis estadístico
Estadísticos descriptivos: tendencia central y variabilidad
Visualización de distribuciones y detección de outliers
Manejo de sesgos y anomalías en los datos
Comunicación de hallazgos estadísticos para audiencias de negocio
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 7: Explora conexiones en los datos con correlaciones2 semanas
Aprende a combinar, limpiar y organizar datasets para explorar relaciones entre variables numéricas. En este módulo usarás Pandas y Seaborn para preparar datos, crear scatter plots y calcular matrices de correlación que revelen patrones ocultos. Practicarás cómo interpretar relaciones positivas, negativas o nulas, y cómo validar insights con visualizaciones claras. Además, aprenderás a documentar tu proceso de análisis en Jupyter Notebooks estructurados y fáciles de seguir, como lo haría un analista profesional.
Capítulos:
Importación y preparación de datasets en Pandas
Combinación y organización de múltiples tablas
Exploración de relaciones entre variables con scatter plots
Construcción e interpretación de matrices de correlación
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 8: Valida hipótesis de negocio con pruebas estadísticas2 semanas
Aprende a convertir preguntas de negocio en hipótesis estadísticas claras y valídalas con pruebas en Python. En este módulo usarás SciPy y statsmodels para calcular intervalos de confianza, ejecutar t-tests, z-tests y chi-cuadrado, e interpretar p-values en un contexto empresarial. También practicarás cómo preparar datos para cumplir con los supuestos de cada prueba, documentar tu análisis en notebooks claros y co-crear interpretaciones con IA para mejorar tu comunicación de resultados.
Capítulos:
Formulación y estructuración de hipótesis de negocio
Pruebas de medias y proporciones con Python
Pruebas de independencia entre grupos con chi-cuadrado
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 9: Construye historias visuales claras con gráficos2 semanas
Aprende a transformar datos en narrativas visuales convincentes con Power BI o Tableau. En este módulo conectarás datasets reales a un BI tool, crearás gráficos interactivos (líneas, barras, mapas, proporciones) y aplicarás principios de diseño para comunicar insights de manera clara y persuasiva. También aprenderás a estructurar dashboards con filtros dinámicos y a resaltar patrones clave mediante formato visual y storytelling SCQA. Finalmente, compartirás y presentarás tu tablero como un reporte profesional listo para la audiencia.
Capítulos:
Conexión a datos y exploración de estructura
Creación de visualizaciones básicas y comprensión de su propósito
Añadiendo interactividad con filtros y controles
Diseño de un dashboard claro y efectivo
Compartiendo y presentando hallazgos
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 10: Crea dashboards interactivos para stakeholders2 semanas
Aprende a integrar múltiples fuentes de datos en un BI tool y a construir dashboards interactivos que respondan a las preguntas de negocio de distintos públicos. En este módulo diseñarás modelos de datos con relaciones entre tablas, crearás campos calculados y medidas personalizadas para métricas clave como ingresos, crecimiento o retención, y realizarás análisis de cohortes para entender el comportamiento de clientes en el tiempo. También practicarás cómo estructurar dashboards con vistas enlazadas, filtros dinámicos y visual storytelling para ejecutivos y analistas. Finalmente, refinarás y entregarás un tablero claro y accionable, listo para toma de decisiones.
Capítulos:
Conexión de múltiples fuentes y modelado de relaciones
Creación de campos calculados y medidas personalizadas
Diseño de dashboards interactivos para diferentes audiencias
Comunicación de insights accionables mediante dashboards
+1 proyecto para tu portafolio
Sprint 11 Proyecto final2 semanas
Aplica todo lo que has aprendido en el bootcamp para recrear la experiencia de trabajo de un analista junior que a través del análisis de datos, la resolución de problemas y el uso de hojas de cálculo ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones.
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¿Qué es Python?

Python es el lenguaje más usado en ciencia de datos porque combina lo mejor de dos mundos: una sintaxis clara para principiantes y librerías avanzadas para proyectos complejos.

Su sintaxis clara facilita el aprendizaje y permite que los estudiantes se enfoquen en la lógica, sin distraerse con una estructura compleja.

Python desde cero, con un plan claro para transformar tu carrera

Estudiar programación puede parecer abrumador cuando no sabes por dónde empezar. Quizás has visto tutoriales dispersos en YouTube, Google o cursos incompletos que te dejan con más dudas que respuestas. En este curso de Python, aprenderás con una estructura guiada, proyectos reales y acompañamiento profesional.

Con este curso de Python aprenderás a limpiar bases de datos reales, crear visualizaciones que expliquen historias con números y hasta entrenar modelos de Machine Learning. Todo aplicado a proyectos de la industria. Sus amplias librerías, frameworks y herramientas proporcionan soluciones listas para usarse en diversas aplicaciones, lo que agiliza el proceso de desarrollo y permite a los programadores dar vida a sus ideas más rápidamente y con menos complicaciones.

Además, este curso de Python para el análisis de datos es ideal para quienes buscan aplicar el lenguaje de programación en entornos reales, ya que incluye práctica con archivos, estructuras y funciones que forman parte de los módulos esenciales de la programación en Python.

Cualquier persona que necesite automatización, manejo y análisis de datos o desarrollo de software puede usar Python: desde estudiantes que buscan un certificado que respalde sus conocimientos, hasta grandes empresas.

Los perfiles más comunes son:

🔷 Desarrolladores de software: para crear aplicaciones web, de escritorio o móviles.
🔷 Científicos de datos y analistas: para analizar datos, trabajar con grandes volúmenes de información y crear modelos estadísticos.
🔷 Ingenieros en Inteligencia Artificial y Machine Learning: para entrenar y aplicar modelos predictivos.

¿Por qué Python?

De acuerdo con el índice TIOBE --clasificación que mide la popularidad de los lenguajes de programación a nivel mundial--, Python ocupa el puesto número uno como el lenguaje de programación más popular, situándose por encima de C + + y Java. Esta relevancia lo convierte en un pilar esencial para quienes desean iniciarse o perfeccionarse en programación mediante un curso de Python con certificado que avale sus conocimientos.

VersatilidadPython es aplicable en diversas áreas y campos: desde el análisis de datos y el desarrollo web, hasta la inteligencia artificial y la automatización de tareas repetitivas. Con este curso de Python para el análisis de datos podrás trabajar en proyectos variados sin necesidad de aprender múltiples lenguajes de programación. Además, es gratuito y completamente compatible con cualquier sistema operativo, lo que facilita su instalación, uso y manejo sin complicaciones.
SencillezEn comparación con otros lenguajes de programación, Python tiene una sintaxis más sencilla y una gama amplia de librerías. No requiere tantas estructuras rígidas ni signos especiales como otros lenguajes, lo que permite a estudiantes y profesionales enfocarse en resolver problemas reales, desarrollar funciones y escribir código de forma clara, en lugar de memorizar reglas complicadas.
Comunidad activaPython cuenta con una de las comunidades de programadores más grandes y activas, lo que significa que nunca estarás solo en tu proceso de aprendizaje. Encontrarás tutoriales, cursos, foros de discusión y documentación de apoyo, además de una gran cantidad de proyectos y archivos de código abierto que puedes estudiar o integrar en tus propios desarrollos. Esta comunidad también facilita actualizaciones constantes, prácticas recomendadas y soporte para resolver problemas rápidamente, lo que te permite aprovechar al máximo el curso.

Quiero aprender programación en Python, ¿por dónde empiezo?

Actualmente, no es necesario estudiar una profesión enfocada en las matemáticas o tecnologías para aprender Python; aunque ese camino es válido, suele ser largo y teórico.

Si buscas una alternativa más rápida, práctica con contenido aplicado y resultados inmediatos, un curso de Python es la mejor opción para iniciar en este lenguaje de programación.

Aquí no te perderás en teoría. En tu primera semana ya estarás analizando un dataset real y generando tu primer insight útil, tal como lo harías en una empresa.

No estarás solo: contarás con la retroalimentación de tutores y revisiones línea por línea para asegurarte de que tu código sea claro y eficiente.

Además, si eliges un curso de Python con certificado reconocido por empresas, podrás demostrar no solo que dominas la programación en Python, sino su aplicación real en entornos profesionales y proyectos de la industria. En el caso de TripleTen, este certificado en Python forma parte del programa completo de científico de datos y analista de datos.

¿Obtendrás la certificación? Por supuesto. Quedará muy bien en tu CV
También puedes obtener un certificado de soporte emitido por la SEP a través de nuestro socio, el Instituto Nacional de Estandarización y Certificación de México
Más información

Expertos senior que te apoyarán en cada paso de este programa de análisis de datos

Rodolfo
Núñez
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
20 años de experiencia
Entel, Universidad de Chile, Penta Analytics 
Erick
Naunay
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
4+ años de experiencia
eSage Group, Grupo Monge, Aunasoft S.A., Bixlabs
Juan Sebastián
Araujo
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
6 años de experiencia
Metropolitan Touring, Universidad de los Hemisferios, Prex Technologies
Francisco
Benavides
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
10+ años de experiencia
Thoughtworks, Walmart Chile
Guillermo
Alcántara
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
5 años de experiencia
PepsiCo, Arkon Data, Scale AI, Apziva
Andrés
Gaviria
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
2,5 años de experiencia
Unilever, Embrapa, Centro Internacional de Física
Juan
Santos
Tutor en el Bootcamp de Cientifico de Datos y Analista de Datos
5,5 años de experiencia
Le Wagon, National Laboratory of Public Policies, CLEAR-LAC, University of Cartagena

Tu CV después de TripleTen

Analista de Datos

Educación

TripleTen Bootcamp de análisis de datos

Ene-Sept 2025

Sueldo esperado

$35,000 MXN

Habilidades duras

Python

Python

Pandas

Pandas

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook

SciPy

SciPy

Command Line Interface (CLI)

Command Line Interface (CLI)

SQL

SQL

Plotly

Plotly

Seaborn

Seaborn

Matplotlib

Matplotlib

Git

Git

GitHub

GitHub

Tableau

Tableau

Dash

Dash

Soft Skills

Capacidad para trabajar en equipo

Independencia

Comunicación proactiva sobre problemas

Capacidad para hacer preguntas adecuadas al asignarse tareas

Presentación adecuada de resultados

Formulación de ideas y posturas

Pensamiento sistemático y crítico

Proyectos

Web marketplace

330 horas de codificación en Python, SQL

En los bootcamps de TripleTen no solo aprenderás un lenguaje de programación, sino que dominarás una nueva profesión con todos los conocimientos necesarios

🔶 Aprende desde cero conceptos clave y sintaxis básica de Python, el lenguaje de programación más demandado en el mundo.
🔶 Practica bucles, condiciones y funciones, fundamentos de cualquier programa.
🔶 Estudia la biblioteca Pandas para el análisis y manipulación de datos.
🔶 Conoce los diccionarios de Python de uso común en el campo de la ciencia de datos.
🔶 Haz tu primer estudio de caso analítico y crea tu primer proyecto aplicable para portafolio.
🔶 Obtén una visión general de Jupyter Notebook, herramienta estándar para análisis interactivo.

¿Buscas certificaciones Python? Elige una profesión y hazlo con TripleTen

Data Analyst
Bootcamp en línea - 7 meses
Data Scientist
Bootcamp en línea - 9 meses
Un Data Analyst es un especialista en tecnología que extrae información útil de los datos y la "traduce" al lenguaje humano. Utiliza herramientas accesibles para hacer que los datos sean útiles y reveladores. ¡Hazte imprescindible analizando las cifras!Los Data Scientist utilizan la programación, el Machine Learning y la estadística para enseñar a las máquinas a analizar grandes cantidades de datos. Así ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas e incluso a predecir las tendencias a futuro.
Si disfrutas encontrar patrones e información valiosa en cualquier lugar, y te motiva ayudar a otros a tomar mejores decisiones con datos claros, entonces es para ti.Entrena modelos AI/ML, convierte datos brutos en predicciones. No es necesario tener conocimientos de STEM, pues cubrimos estadísticas básicas y Python.
Dedica solo 20 horas a la semana, con un curso de Python en línea.Si te apasiona enseñar a las máquinas a analizar información, predecir resultados, y contribuir a crear productos o servicios más inteligentes, entonces la ciencia de datos es para ti.
Nuestro plan de estudios está dividido por módulos, donde en 7 meses aprenderás:
🔷 Python básico.
🔷 Uso de hojas de cálculo para el análisis de datos.
🔷 Manipulación de datos (Data Wrangling).
🔷 Análisis estadístico de datos.
🔷 Herramientas de desarrollo de software.
🔷 Automatización.
Dedica solo 20 horas a la semana y domina el lenguaje de programación con más demanda en el mundo.

Nuestro plan de estudios está dividido por módulos, donde en 9 meses dominarás:
🔶 Python básico.
🔶 Hojas de cálculo para el análisis de datos.
🔶 Manipulación de datos (Data Wrangling).
🔶 Análisis estadístico de datos.
🔶 Herramientas de desarrollo de software.
🔶 Álgebra lineal.
🔶 Métodos numéricos.
🔶 Aprendizaje automático para textos.
🔶 Desarrollo de proyecto final.
Además, con el curso obtendrás las siguientes herramientas para tu futuro:
🔷 Orientación profesional.
🔷 Revisión del portafolio.
🔷 Simulaciones de entrevistas individuales.
🔷 Revisión de currículum y carta de presentación.
Además, con el curso de ciencia de datos con Python, obtendrás las siguientes herramientas para tu futuro:
🔶 Orientación profesional.
🔶 Revisión del portafolio.
🔶 Simulaciones de entrevistas individuales.
🔶 Revisión de currículum y carta de presentación.
Habla con un asesor sobre tu carrera como Analista de DatosHabla con un asesor sobre tu carrera como Científico de Datos

¿Qué tareas resuelven los Data Analysts y Data Scientists con Python?

Con Python, Data Analysts y Data Scientists realizan tareas complementarias que permiten transformar datos en decisiones y estrategias efectivas.

Data Analysts

Responden "qué pasó" y "por qué pasó". Los analistas de datos usan Python para:

🔷 Limpiar y preparar datos (eliminar errores, estandarizar formatos).
🔷 Analizar tendencias y patrones históricos.
🔷 Crear reportes y dashboards para la toma de decisiones.
🔷 Visualizar datos con librerías.
🔷 Automatizar tareas repetitivas como la generación de informes.

Data Scientists

Predicen "qué pasará" y "qué se puede optimizar". Los científicos de datos usan Python para:

🔶 Construir y entrenar modelos de Machine Learning.
🔶 Realizar análisis estadísticos avanzados para validar hipótesis.
🔶 Procesar grandes volúmenes de datos con librerías como Pandas y NumPy.
🔶 Optimizar procesos mediante algoritmos predictivos.
🔶 Desarrollar prototipos de IA para productos y servicios.

Si quieres dominar estas tareas, habilidades y transformar tu carrera, inscríbete a nuestro curso de Python, donde aprenderás desde cero, trabajarás con proyectos reales de análisis de datos y obtendrás un certificado profesional que forma parte del programa completo de la profesión que hayas escogido.

Diferenciadores del bootcamp a otros cursos

Preparación clara y estructurada

A diferencia de otros cursos genéricos, en TripleTen cuentas con una plataforma integrada donde:

🔷 Aprendes conceptos de Python con ejercicios interactivos, no teoría plana.
🔷 Recibes retroalimentación inmediata de tutores y de IA para mejorar tu código.
🔷 Ves tu progreso en un solo lugar, sin saltar entre varias herramientas.
🔷 Practicas con datasets reales que replican los desafíos de empresas de tecnología.

Esto asegura que tu avance sea constante y medible, con un camino claro hacia tu certificación.

Miedos comunes al aprender Python (y por qué no son un problema aquí)

"No tengo experiencia en programación, seguro no lo lograré."

Este módulo de Python está diseñado para principiantes absolutos. Más del 60% de nuestros estudiantes nunca había escrito una sola línea de código antes de empezar. Con ejercicios guiados y retroalimentación constante, avanzarás paso a paso sin quedarte atrás.

"Me preocupa que sea pura teoría y no se aplique a la vida real."

Desde la primera semana trabajarás con datasets reales: hojas de cálculo, bases de clientes, datos de ventas. Resolverás problemas muy similares a los que enfrentan analistas y científicos de datos en empresas, construyendo un portafolio aplicable.

"Ya intenté aprender con tutoriales en YouTube y me frustré."

La diferencia aquí es la estructura: un plan de estudios claro, tutores activos, proyectos revisados línea por línea y una plataforma integrada que evita la confusión de saltar entre mil recursos.

"¿Y si después de estudiar no encuentro trabajo?"

En TripleTen no te quedas solo con el certificado. Incluimos orientación profesional, simulaciones de entrevistas, revisión de CV y portafolio, además de garantía de empleo en ciertos programas. Queremos que tu aprendizaje se traduzca en oportunidades reales.

¿Qué voy a aprender en TripleTen?

🔶 Conceptos de programación en Python de forma interactiva. Nada de teoría aburrida, largas clases en vídeo o lecciones en PDF. Nuestra plataforma está pensada para ayudarte a aprender Python de forma intuitiva, con contenido digerible y práctica constante que consolida tus conocimientos.
🔶 Mira lo que has hecho directamente en tu editor de código: sin saltos entre pestañas del navegador, sin registrarte en varias aplicaciones o software externos. Mantendrás la concentración porque no habrá interrupciones en tu flujo, y podrás aplicar funciones, trabajar con estructuras como listas y manipular archivos sin salir del entorno.
🔶 Recibe orientación de profesionales en activo: trabaja en proyectos empresariales reales y recibe comentarios detallados de expertos del sector; esto reforzará tu experiencia y tu aprendizaje práctico. La comunicación es rápida y ágil dentro de la plataforma, lo que te permite resolver preguntas, mejorar tus habilidades y aplicar tus conocimientos en tareas y escenarios reales.

Preguntas frecuentes sobre el módulo de Python
¿Qué es Python?
Es el lenguaje de programación ideal para análisis de datos, Machine Learning e inteligencia artificial (IA).
¿Por qué debo aprender Python para ciencia de datos?
Porque es el lenguaje preferido por científicos de datos en todo el mundo, con librerías especializadas como Pandas, NumPy y Scikit-learn.
¿Necesito experiencia previa en programación?
No, puedes empezar desde cero, ya que el módulo está diseñado especialmente para principiantes absolutos.
¿Cuánto dura el curso de Python?
Como parte del programa completo de Científico de Datos, dominarás Python en varias semanas de estudio estructurado.
¿Qué librerías de Python voy a aprender?
Pandas para manipulación de datos, NumPy para cálculos numéricos, Matplotlib y Seaborn para visualización, y bases de Scikit-learn para Machine Learning.
¿El módulo tiene proyectos prácticos?
Sí, trabajarás con datasets reales y crearás proyectos que formarán parte de tu portafolio profesional.
¿Para qué me sirve Python en ciencia de datos?
Te permite analizar grandes volúmenes de datos, crear visualizaciones, automatizar procesos y desarrollar modelos de Machine Learning.
¿Python se enseña por separado del programa?
Python es un módulo core del programa integral de Científico de Datos, integrado con estadística, Machine Learning y proyectos reales.
¿Aprenderé Python 2 o Python 3?
Enseñamos Python 3, la versión actual utilizada por todos los científicos de datos profesionales.
¿Qué sigue después de aprender Python?
Avanzarás a módulos de estadística, Machine Learning, y proyectos capstone que consolidan tu carrera como científico de datos.

El siguiente grupo empieza pronto. ¡Inscríbete hoy y comienza tu curso de Python para el análisis de datos!

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Descubre qué hacen los Data Analysts, cómo puedes convertirte en uno desde cero y cómo será tu trayectoria profesional