TRATAMIENTO DE DATOS EN PYTHON
Competencias prácticas en tratamiento y transformación de datos con Python. Librerías pandas, numpy, matplotlib y seaborn. Limpieza, transformación, análisis exploratorio y visualización de datos.
Desarrolla competencias en tratamiento de datos usando Python, con enfoque en librerías pandas y numpy. Aprenderás técnicas de limpieza de datos, transformación, manejo de valores faltantes, detección de anomalías y preparación de datos para análisis.
Domina análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización con matplotlib y seaborn. Cubre manipulación avanzada: filtrado, agrupamiento, agregaciones, fusión de datasets, pivoting y creación de variables derivadas. Incluye optimización y exportación de datos.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para profesionales de datos, analistas digitales y especialistas que necesitan procesar, limpiar y analizar datos con Python de manera eficiente.
- Analistas de datos y científicos de datos
- Especialistas en análisis digital avanzado
- Ingenieros de datos junior
- Profesionales en business intelligence
- Consultores de optimización de datos
- Especialistas en analytics engineering
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Introducción a Python para Análisis de Datos
Fundamentos de Python, configuración de entorno con Anaconda, jupyter notebooks para análisis interactivo, importación de librerías principales (numpy, pandas), trabajo con tipos de datos básicos y estructura de Python para análisis.
- 02
Limpieza y Preparación de Datos
Identificación y manejo de valores faltantes (NaN, None), detección de duplicados, validación de tipos de datos, estandarización de formatos, detección estadística de outliers y anomalías, documentación de transformaciones.
- 03
Transformación y Manipulación de Datos
Filtrado y selección con loc e iloc, agrupamiento con groupby, agregaciones múltiples, fusión de datasets (merge, join, concatenate), pivoting y unpivoting, creación de variables derivadas, reindexación y reorganización.
- 04
Análisis Exploratorio y Visualización
Estadísticas descriptivas, distribuciones con matplotlib y seaborn, histogramas, KDE, heatmaps de correlación, análisis de relaciones bivariantes, identificación de patrones visuales y creación de dashboards básicos.
- 05
Optimización y Exportación de Datos
Reducción de tipos de datos para optimizar memoria, lectura de archivos grandes con chunksize, monitoreo de memoria, paralelización de operaciones, exportación a CSV, Excel, SQL, pickle, creación de reportes automatizados.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Cargar y explorar datos desde múltiples formatos (CSV, Excel, JSON)
- Identificar y manejar valores faltantes con estrategias apropiadas
- Detectar y tratar outliers y anomalías estadísticamente
- Filtrar, seleccionar y reorganizar datos con índices avanzados
- Agrupar datos y aplicar agregaciones complejas
- Fusionar y combinar múltiples datasets
- Crear visualizaciones profesionales con matplotlib y seaborn
- Optimizar memoria y rendimiento con grandes volúmenes de datos
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Cursos genéricos sin enfoque en limpieza de datos (80% del trabajo real)
- Falta de técnicas de detección de anomalías
- Ausencia de optimización para grandes datasets
- Visualizaciones básicas sin análisis exploratorio profundo
En WAT
- Énfasis en limpieza de datos, que es 80% del trabajo real
- Cobertura completa de pandas para manipulación avanzada
- Visualización profesional con matplotlib y seaborn
- Optimización práctica para datasets grandes y production-ready
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Necesito experiencia en Python antes?
Se recomienda tener nociones básicas de programación. Si no tienes, enfocamos en Python aplicado a análisis de datos sin necesidad de experiencia previa en desarrollo.
¿Cuál es la diferencia entre numpy y pandas?
NumPy trabaja con arrays numéricos multidimensionales y operaciones vectorizadas. Pandas proporciona DataFrames tabulares, más intuitivos para análisis de datos estructurados.
¿Cuánto tiempo toma en la práctica limpiar datos?
Típicamente 60-80% del tiempo en proyectos reales. Este curso enfatiza técnicas de limpieza y validación porque es lo más crítico.
¿Aprenderé a manejar datasets muy grandes?
Sí. Cubrimos chunksize para lectura eficiente, optimización de tipos de datos, monitoreo de memoria y paralelización.
¿Qué diferencia hay entre matplotlib y seaborn?
Matplotlib es bajo nivel con control granular. Seaborn abstrae matplotlib para gráficos estadísticos más rápidos y estéticos por defecto.
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