Python: desde las Bases hasta el Análisis de Datos

Aprende Python desde cero hasta Machine Learning: desde las bases hasta el análisis de datos y primeros algoritmos con NumPy, Pandas, Seaborn y Scikit-Learn.

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  • Última actualización 02/2026
  • Español
  • Máx 5 per corso
  • Certificado final

Qué aprenderás y Requisitos del Curso:

El mundo de la Data Science y el Machine Learning se está afirmando rápidamente como una competencia cada vez más relevante en el mercado laboral. Este curso completo te acompañará desde las bases de Python hasta el uso profesional de las librerías para el análisis de datos y los primeros algoritmos de machine learning, con un enfoque práctico y paso a paso.

  • Dominar las bases de Python: variables, funciones, bucles y estructuras de datos fundamentales
  • Crear y manipular arrays multidimensionales con NumPy para cálculos científicos
  • Utilizar Pandas para gestionar, limpiar y analizar grandes datasets de manera eficiente
  • Generar números aleatorios y simulaciones estadísticas con NumPy Random
  • Trabajar con Series y DataFrame para estructurar los datos profesionalmente
  • Seleccionar y filtrar datos usando loc e iloc para extracciones precisas
  • Crear visualizaciones profesionales con Matplotlib y Seaborn para análisis exploratorios y comunicar insights
  • Implementar los primeros algoritmos de Machine Learning con Scikit-Learn
  • Completar proyectos prácticos desde el análisis de datos hasta modelos predictivos

El curso sigue un método didáctico progresivo con ejemplos prácticos, ejercicios en datasets reales y proyectos aplicativos que te permitirán partir de cero y llegar a competencias de Data Science y Machine Learning inmediatamente aplicables en el mundo laboral.

  • Requisitos del Curso:
  • No se requiere conocimiento previo de programación
  • Conexión a Internet estable
  • Recomendado: doble monitor o tablet para seguir la clase y reproducir en el PC los ejercicios prácticos
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Qué serás capaz de lograr

Dentro del curso se desarrollarán proyectos siempre diferentes. Aquí algunos realizados en ediciones pasadas.

Contenidos del Curso

  • Introducción a Python y configuración del entorno de desarrollo
  • Variables, tipos de datos y operadores fundamentales
  • Estructuras de control: condiciones, bucles y lógica de programación
  • Listas, diccionarios y estructuras de datos esenciales para empezar
  • Ejercicios prácticos

  • Introducción a NumPy e importancia en el cálculo científico
  • Creación y acceso a arrays NumPy multidimensionales
  • Técnicas de shaping y reestructuración de arrays
  • Fórmulas matemáticas y vectorización para rendimiento óptimo
  • Generación de números aleatorios y simulaciones con NumPy Random
  • Introducción a las Series y DataFrames de Pandas
  • Creación y carga de DataFrames desde diferentes fuentes de datos
  • Primeras operaciones básicas con DataFrames
  • Ejercicios prácticos

  • Selección avanzada para filas y columnas con loc e iloc
  • Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos con Pandas
  • Gestión de datos faltantes y duplicados en datasets
  • Operaciones de agrupamiento y agregación de datos
  • Ejercicios prácticos

  • Introducción a Matplotlib para la visualización de datos
  • Creación de gráficos básicos: líneas, barras y scatter plots
  • Personalización gráfica con colores, etiquetas y títulos
  • Subplots y layouts avanzados para reportes profesionales
  • Seaborn para visualizaciones estadísticas profesionales
  • Creación de heatmaps, pairplots y gráficos de violín
  • Gráficos de distribución y correlación para análisis exploratorios
  • Integración entre Matplotlib y Seaborn para dashboards avanzados
  • Ejercicios prácticos

  • Conceptos fundamentales del Machine Learning y tipos de aprendizaje
  • Instalación y primeros pasos con Scikit-Learn
  • Preprocesamiento de datos para algoritmos de machine learning
  • Algoritmos de clasificación: Decision Tree y Random Forest
  • Algoritmos de regresión lineal y evaluación del rendimiento
  • Ejercicios prácticos

  • Proyecto integrado: desde el análisis exploratorio hasta el modelo predictivo
  • Limpieza y preprocesamiento de un dataset real
  • Visualizaciones avanzadas para presentar insights
  • Implementación y evaluación de un modelo de machine learning
  • Ejercicios prácticos

Próximas Fechas

  • Estándar:
  • 8 Junio 2026
  • 26 Octubre 2026
  • Fin de Semana:
  • ¡Compra y solicita una fecha!

Horarios

  • Estándar:
  • 9:00 - 13:00 / 14:00 - 17:00
  • Duración: 5 días
  • Fin de Semana:
  • Sáb   9:00 - 13:00 / 14:00 - 17:00
  • Dom   10:00 - 13:30
  • Duración: 3 fines de semana

*Todas las horas indicadas se refieren al huso horario de Roma y Madrid.

Instructora

Barbara Callegari
Microsoft Certified Trainer

Con más de diez años de experiencia en Análisis de Datos, Barbara es una instructora preparada y multi-certificada, con una sólida colaboración como consultora para empresas de nivel nacional. Ha formado estudiantes de todos los niveles, creando programas a medida que responden exactamente a las necesidades de cada participante y a las solicitudes específicas de los clientes. Sus cursos son prácticos y orientados a la operatividad real: no solo teoría, sino herramientas y técnicas aplicables inmediatamente en el mundo laboral.

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  • Tipo de Curso
  • Fechas Disponibles
  • InscritosMáx 5
  • IdiomaEspañol
  • Duración35 h
  • Certificado
  • Descarga Material

FAQ

Preguntas Frecuentes

Encuentra respuestas a las preguntas más frecuentes sobre los curso.

Para inscribirte en el curso, ve a la pestaña de la derecha, elige el tipo de curso que prefieras (Estándar, Nocturno o de Fin de Semana), selecciona una de las fechas disponibles y haz clic en el botón 'Inscribirse'. Rellena el formulario con todos tus datos, como nombre, apellidos, correo electrónico y número de teléfono, y procede al pago. Una vez completado, recibirás un correo electrónico con la confirmación de tu inscripción y toda la información necesaria para el curso.

Las inscripciones a los cursos en vivo siguen un sistema escalonado con tarifas progresivas:
  • Tarifa Early Bird: hasta 30 días antes del inicio del curso, con un 20% de descuento
  • Tarifa Estándar: desde 30 días antes hasta el cierre de las inscripciones
  • Cierre de inscripciones: 5 días antes del inicio del curso
Te recomendamos inscribirte lo antes posible para aprovechar el descuento Early Bird y asegurarte una plaza, ya que los cursos tienen un número limitado de participantes.

Normalmente no encontrarás fechas ya disponibles para los cursos nocturnos o de fin de semana, ya que estas modalidades se activan exclusivamente bajo demanda. Si estás interesado, puedes igualmente seleccionar el curso e inscribirte como en cualquier otra modalidad. Una vez completada la inscripción, programaré rápidamente una fecha, que se fijará con al menos 30 días de antelación respecto al inicio del curso, para permitir una planificación más cómoda para todos los participantes. Este enfoque me permite ofrecer soluciones flexibles y personalizadas, adaptadas a las necesidades reales de los inscritos.

La política de cancelación establece:
  • Más de 14 días antes del inicio: reembolso completo (100%)
  • De 13 a 7 días antes: vale por el valor total utilizable para otros cursos
  • Menos de 7 días antes: vale por el 50% del valor
  • Ausencia sin previo aviso: sin reembolso
Derecho de desistimiento: el derecho de desistimiento de 14 días no se aplica una vez iniciado el curso. Para más detalles, consulta los Términos y Condiciones.

Este curso está diseñado con un enfoque extremadamente práctico: el objetivo es ayudarte a adquirir habilidades concretas e inmediatamente aplicables en tu trabajo diario. No sigue el programa de los cursos oficiales, pero te permite dominar la herramienta de manera efectiva.

Sin embargo, estoy certificada en todas las herramientas que enseño (incluida la cualificación de Microsoft Certified Trainer para los productos Microsoft) y también estoy disponible para impartir cursos oficiales que preparan específicamente para los exámenes de certificación. Si estás interesado en este camino, contáctame o escríbeme a info@numberslab.net para más información.

Sí, el precio que ves es exactamente lo que pagarás. No hay costes adicionales, impuestos ni comisiones ocultas. El precio mostrado incluye todo: acceso completo al curso, material didáctico y certificado de asistencia.

Para tu comodidad, he incluido FAQs específicas en cada sección del sitio, personalizadas según los temas tratados. Te recomiendo consultar también las otras páginas para encontrar respuestas más detalladas a tus preguntas.

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