En la actualidad, la capacidad de analizar y visualizar datos de manera eficiente es fundamental en numerosos campos, incluyendo negocios, ciencia y tecnología. Este curso se justifica por la creciente demanda de profesionales capacitados en el manejo de herramientas avanzadas de Python, como Numpy y Pandas, para la manipulación de datos, y Matplotlib y Seaborn para su visualización. Además, el curso aborda el análisis exploratorio de datos, esencial para descubrir patrones y tomar decisiones informadas, y la gestión de datos faltantes, una habilidad crítica en el análisis de datos reales. Al enseñar técnicas avanzadas de imputación y configurar entornos de trabajo eficientes, el curso prepara a los estudiantes para enfrentar y resolver problemas complejos en sus respectivos campos, proporcionando una formación práctica y aplicada que es altamente valorada en el mercado laboral actual.

Objetivo general

Proporcionar a los estudiantes las habilidades necesarias para la manipulación, transformación, visualización y análisis de datos utilizando herramientas avanzadas de Python, capacitando a los participantes para enfrentar y resolver problemas complejos en el análisis de datos y ciencia de datos.

Objetivos específicos

• Aprender a utilizar Numpy y Pandas para operaciones numéricas y la manipulación de datos.
• Desarrollar habilidades en visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn.
• Realizar análisis exploratorios de datos mediante técnicas de análisis univariado, bivariado y multivariado.
• Configurar entornos de trabajo eficientes, incluyendo plantillas de datos y manejo de archivos.
• Manejar y tratar datos faltantes mediante detección, exploración, manipulación y tratamiento de valores faltantes.
• Aplicar técnicas avanzadas de imputación, como imputación basada en el donante y basada en modelos.