Overview
Aplicar Pandas para cargar datasets y explorar su estructura, identificando filas, columnas y tipos de datos relevantes., Interpretar resúmenes estadísticos iniciales con .head(), .info() y .describe(), apoyándose en IA para obtener explicaciones rápidas., Detectar y corregir errores estructurales en los datos, como duplicados, columnas mal nombradas y valores fuera de rango., Identificar valores atípicos (outliers) mediante métodos estadísticos y visuales, evaluando si deben eliminarse, corregirse o conservarse., Normalizar y limpiar columnas de texto usando funciones de Pandas (.str.strip(), .str.lower(), .replace()), asegurando consistencia en los datos., Configurar la lectura robusta de archivos CSV con parámetros para manejar NA, codificación y formatos complejos., Diseñar prompts para guiar a la IA en la creación de funciones de limpieza automatizadas, validando siempre los resultados como analista., Detectar y tratar valores nulos con estrategias adecuadas, como eliminación, imputación o asistencia de IA, evaluando el impacto en las distribuciones., Diferenciar entre duplicados exactos y lógicos, aplicando claves compuestas y normalización previa antes de deduplicar datos., Aplicar técnicas avanzadas para manejar outliers (IQR, z-score, winsorización, capping) y documentar criterios de decisión., Transformar tipos de datos y aplicar normalización numérica (Min–Max, Z-score) para preparar datasets para análisis y modelos sensibles a escala., Crear nuevas columnas con lógica condicional para enriquecer el análisis con variables derivadas., Agrupar y agregar datos por categorías con groupby().agg(...), generando KPIs y métricas relevantes para el negocio., Calcular e interpretar medidas de tendencia central (media, mediana, moda), entendiendo su relación con outliers y asimetrías., Analizar la dispersión de los datos mediante varianza, desviación estándar, rango e IQR, interpretando su impacto en la estabilidad de las variables., Construir gráficos de barras y líneas con Seaborn, comparando categorías y detectando tendencias temporales con medias móviles., Visualizar distribuciones de datos con histogramas y proporciones con gráficos de pastel, aplicando criterios de cuándo usarlos y cuándo evitarlos., Agrupar por semanas/meses con resample() y Grouper; tendencias con medias móviles y estacionalidad básica., Portafolio final: informe, notebook limpio y README reproducible., KPIs en Excel: tablas dinámicas, segmentadores y gráficos vinculados., Versionar notebooks y datos; empaquetar resultados reproducibles., Diseñar visualizaciones efectivas: títulos, ejes, etiquetas y anotaciones., Manejar fechas: parsing, zonas horarias y resampling por periodos., Usar IA para explicar errores y generar tests de datos básicos., Perfilado rápido del dataset con ydata-profiling para EDA inicial., Validar calidad con reglas en Pandas: tipos, rangos y dominios válidos., Optimizar rendimiento en Pandas con vectorización y evitando bucles., Crear funciones reutilizables y notebooks claros con buen markdown., Documentar criterios de limpieza y outliers para trazabilidad y auditoría., Automatizar reportes PDF desde notebooks usando plantillas y parámetros., Exportar a CSV/Excel con formatos, múltiples hojas y gráficos embebidos., Reorganizar datos con pivot(), melt() y crosstab para pasar de ancho a largo., Unir datasets con merge(), join() y concat(); resolver claves y cardinalidades.
Toda persona interesada en aprender análisis de datos con python e inteligencia artificial
Conocimientos del lenguaje de Python
Análisis de Datos con IA y Python en 10 Días. De 0 a Reporte es un curso 100 % práctico que te lleva, paso a paso, desde los fundamentos hasta la entrega de informes profesionales en Excel y PDF. Aprenderás a construir un flujo de trabajo completo de analítica: recolección, limpieza, exploración, visualización y reporte, utilizando Python y las librerías clave de la industria, con la IA como asistente para acelerar tu productividad.
Comenzamos con una introducción clara al análisis de datos y al flujo de trabajo profesional. Luego dominamos las bibliotecas esenciales: NumPy para cómputo numérico, Pandas para manipulación tabular, y Matplotlib y Seaborn para visualización. Practicarás la extracción de datos desde múltiples fuentes (archivos comunes, Excel, JSON y una API) y aplicarás técnicas rigurosas de calidad de datos: detección y tratamiento de nulos, duplicados, valores incorrectos y outliers, así como normalización, creación de columnas derivadas, agrupaciones y reestructuración.
Entrenarás un pensamiento analítico sólido con estadística descriptiva (tendencia central, dispersión, percentiles) y desarrollarás visualizaciones efectivas para comunicar hallazgos. Además, dedicarás un bloque al análisis temporal: manejo de fechas, resampling y gráficos de series. Cerramos integrando todo en reportes listos para negocio: hojas de Excel automatizadas y documentos PDF generados a partir de tus resultados.
Para que avances con confianza, el curso incluye cuestionarios breves y seis asignaciones prácticas distribuidas a lo largo del programa, más un proyecto integrador con datos reales. La IA se incorpora de forma transversal: la emplearemos para crear borradores de código, listas de verificación de calidad, explicación de errores y plantillas de reportes, siempre con criterio y buenas prácticas.
Este curso es para principiantes y para quienes quieran formalizar su proceso analítico. Solo necesitas curiosidad, ganas de practicar y un entorno básico de Python con Jupyter o Colab. Al finalizar, contarás con un portafolio mínimo: un informe completo y reproducible que podrás presentar en tu trabajo o incluir en tu CV.
Alvaro Chirou
Somos un equipo interdisciplinario de Profesionales especializados en distintos campos donde nos unimos para buscar el objetivo de brindarla mejor y máxima experiencia educativa.
Tengo más de 20 años trabajando en el Rubro Tecnológico.
Pase casi toda mi vida perfeccionándose en los diversos campos de la informática, especialmente en Seguridad Informática, lo cual es mi pasión.
Cuento con diferentes Títulos, Diplomas y Certificaciones además de haber participado como disertante en eventos internacionales como ser en Owasp.
Trabaje en Empresas privadas, Petroleras Internacionales e importantes instituciones como ser la Policía del Neuquén
En los tiempos actuales, hoy más que nunca, la tecnología avanza a una velocidad que hace que lo que hoy es novedad, mañana sea historia antigua y exige a las personas actualizarse constantemente a un ritmo que las universidades no pueden satisfacer. Ahí entra en juego mi otra pasión, la enseñanza.
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Te dejo un abrazo digital