Curso libreInteligencia artificial y datos
Python para el análisis de datos
El curso Python para el análisis de datos proporciona al estudiante el flujo completo de análisis con pandas: carga desde CSV, Excel y SQL, transformación, agregación, visualización y comunicación de hallazgos en un cuaderno reproducible. Le sirve para responder preguntas de negocio con datos reales, como los datos abiertos de datos.gov.co.
A quién va dirigido
Personas con fundamentos de Python que quieren analizar datos de manera profesional.
Objetivos
✓Comprender el entorno de trabajo con Jupyter, Google Colab y entornos virtuales y las estructuras DataFrame y Series.
✓Analizar datos con selección, filtrado, groupby, pivot_table, uniones con merge y concat y manejo de fechas.
✓Aplicar matplotlib, seaborn y Plotly para construir visualizaciones que respondan preguntas concretas.
✓Diseñar un análisis exploratorio completo a partir de preguntas de negocio, con apoyo de asistentes de IA para el código.
✓Valorar la comunicación clara y reproducible de hallazgos como parte central del trabajo analítico.
Plan de estudios por sesión
1
Entorno y carga de datosJupyter, Google Colab y entornos virtuales; DataFrames y Series · Lectura de CSV, Excel y bases SQL y exploración inicial con info, describe y tipos
2
Transformación y agregaciónSelección, filtrado, groupby, pivot_table y agregaciones · Uniones con merge y concat y fechas y series de tiempo en pandas
3
Visualización de datos con PythonGráficos con matplotlib y seaborn y selección del gráfico según la pregunta · Gráficos interactivos con Plotly y buenas prácticas de diseño
4
Presentación del proyecto final: análisis exploratorio de datos abiertosPreguntas de negocio y análisis exploratorio con datos de datos.gov.co · Asistentes de IA para escribir y revisar código e informe de hallazgos
Evaluación
Inicial30%Taller de carga y exploración inicial de datos desde CSV, Excel y SQL en un cuaderno de Jupyter.
Intermedio30%Ejercicio de transformación y agregación con groupby, pivot_table y merge, con visualizaciones en seaborn y Plotly.
Final40%Proyecto final: análisis exploratorio de datos de datos.gov.co con preguntas de negocio, visualizaciones y conclusiones sustentadas.
Proyecto final
Análisis exploratorio de datos abiertos colombianos de datos.gov.co con preguntas de negocio, visualizaciones y conclusiones.