Python para Data Science | IT Courses en Análisis de Datos

Domina Python, análisis de datos y machine learning en nuestro IT course especializado. Aprende con datasets reales, herramientas profesionales y instructores expertos en ciencia de datos. Prepárate para trabajar como Data Scientist o Analista de Datos en empresas tecnológicas líderes.

Python Data Science - Científico de datos analizando datos en Jupyter Notebook

¿Qué Aprenderás en Este IT Course?

Conviértete en un profesional en ciencia de datos capaz de extraer insights valiosos de grandes volúmenes de datos usando Python y machine learning.

🐍

Python Avanzado

Domina Python desde fundamentos hasta programación orientada a objetos avanzada. Aprende estructuras de datos, funciones, decoradores, generators y mejores prácticas para escribir código profesional y escalable en IT courses prácticos.

📊

Análisis de Datos

Aprende Pandas, NumPy y librerías especializadas para manipulación y análisis de datos. Trabaja con dataframes, limpieza de datos, transformaciones, agregaciones y análisis exploratorio de datos en proyectos reales del IT course.

📈

Visualización de Datos

Crea visualizaciones profesionales usando Matplotlib, Seaborn y Plotly. Aprende a comunicar insights complejos mediante gráficos claros y atractivos. Domina dashboards interactivos con herramientas modernas en este IT course.

🤖

Machine Learning

Aprende algoritmos de machine learning con Scikit-learn: regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad. Entiende cuándo usar cada algoritmo, tuning de hiperparámetros y validación de modelos en IT courses aplicados.

📐

Estadística Aplicada

Domina conceptos estadísticos esenciales: distribuciones, hipótesis, correlación y probabilidades. Aprende estadística práctica aplicada a data science sin necesidad de profundizar en teoría pura en este IT course especializado.

🎯

Proyectos Profesionales

Desarrolla 5+ proyectos completos con datos reales. Desde análisis exploratorio hasta modelos predictivos en producción. Construye un portfolio sólido que demuestre tus habilidades en IT courses orientados al mercado laboral.

Curriculum Detallado del Curso

Nuestro IT course progresa desde fundamentos de Python hasta machine learning avanzado, con enfoque en aplicaciones prácticas de data science.

📌 Módulo 1: Python Fundamentals (4 semanas)

  • ✓ Variables, tipos de datos y operadores
  • ✓ Control de flujo: if, for, while
  • ✓ Funciones y scope
  • ✓ Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios
  • ✓ Manejo de archivos y módulos
  • ✓ Excepciones y debugging
  • ✓ Instalación y uso de librerías (pip, conda)

📌 Módulo 2: Python Avanzado y POO (3 semanas)

  • ✓ Programación orientada a objetos: clases e instancias
  • ✓ Herencia y polimorfismo
  • ✓ Decoradores y context managers
  • ✓ Generators e iteradores
  • ✓ Funciones lambda y map/filter/reduce
  • ✓ Comprehensions (list, dict, set)
  • ✓ Testing con pytest

📌 Módulo 3: NumPy y Análisis Numérico (3 semanas)

  • ✓ Arrays de NumPy vs listas Python
  • ✓ Operaciones vectorizadas y broadcasting
  • ✓ Indexing avanzado y slicing
  • ✓ Funciones matemáticas y álgebra lineal
  • ✓ Lectura/escritura de datos con NumPy
  • ✓ Manipulación de arrays multidimensionales
  • ✓ Generación de números aleatorios

📌 Módulo 4: Pandas y Manipulación de Datos (5 semanas)

  • ✓ Series y DataFrames
  • ✓ Lectura de datos: CSV, Excel, SQL, JSON
  • ✓ Indexing y selección de datos
  • ✓ Limpieza de datos: valores faltantes, duplicados
  • ✓ Transformaciones: apply, map, replace
  • ✓ Groupby y agregaciones
  • ✓ Merge, join y concatenación
  • ✓ Análisis exploratorio de datos (EDA)

📌 Módulo 5: Visualización de Datos (3 semanas)

  • ✓ Matplotlib: figuras, subplots, estilos
  • ✓ Seaborn: gráficos estadísticos avanzados
  • ✓ Plotly: visualizaciones interactivas
  • ✓ Histogramas, scatter plots, box plots
  • ✓ Heatmaps y análisis de correlación
  • ✓ Dashboards con Streamlit o Dash
  • ✓ Mejores prácticas en visualización

📌 Módulo 6: Estadística Aplicada (3 semanas)

  • ✓ Probabilidades y distribuciones
  • ✓ Estadística descriptiva
  • ✓ Hipótesis testing: t-tests, chi-square
  • ✓ Correlación y causalidad
  • ✓ Regresión lineal y múltiple
  • ✓ ANOVA y análisis de varianza
  • ✓ Con scipy y statsmodels

📌 Módulo 7: Machine Learning Fundamentals (5 semanas)

  • ✓ Conceptos de ML: supervisado vs no supervisado
  • ✓ Train-test split y validación cruzada
  • ✓ Métricas: accuracy, precision, recall, F1
  • ✓ Preparación de datos: scaling, encoding
  • ✓ Regresión: lineal, polinomial, Ridge, Lasso
  • ✓ Clasificación: Logistic Regression, Decision Trees
  • ✓ Ensambles: Random Forest, Gradient Boosting

📌 Módulo 8: Machine Learning Avanzado (4 semanas)

  • ✓ SVM (Support Vector Machines)
  • ✓ Clustering: K-means, DBSCAN, Hierarchical
  • ✓ Reducción de dimensionalidad: PCA
  • ✓ Detección de anomalías
  • ✓ Feature engineering y selección
  • ✓ Imbalanced datasets
  • ✓ Hyperparameter tuning: Grid Search, Random Search

📌 Módulo 9: Proyectos Integradores (6 semanas)

  • ✓ Proyecto 1: EDA y análisis exploratorio completo
  • ✓ Proyecto 2: Modelo de regresión predictivo
  • ✓ Proyecto 3: Clasificación multiclase
  • ✓ Proyecto 4: Clustering y segmentación
  • ✓ Proyecto 5: Pipeline completo de ML
  • ✓ Documentación profesional
  • ✓ Presentación de resultados

Información del Curso

Detalles de duración, formato, inversión y requisitos previos de este IT course en Data Science.

⏱️ Duración

  • Duración Total: 30 semanas (7 meses)
  • Horas de Estudio: 750+ horas
  • Ritmo: 25 horas/semana
  • Clases en Vivo: 4 clases/semana (2 horas)
  • Acceso de por vida: Videos y recursos

📅 Formato

  • Modalidad: Online en vivo
  • Horarios: Flexibles (mañana/tarde)
  • 100% Hands-on: Todos ejercicios prácticos
  • Mentoring: Mentoría personalizada
  • Comunidad: Discord 24/7

💰 Inversión

  • Precio Regular: 1,790€
  • Oferta Especial: 1,290€
  • 3 Cuotas: Sin interés
  • Garantía 14 días: Reembolso total
  • Certificado: Profesional incluido

📋 Requisitos

  • Previos: Ninguno requerido
  • Lógica: Razonamiento analítico
  • Técnico: PC/Mac, internet
  • Matemáticas: Básico (enseñamos)
  • Software: Anaconda (gratis)

Requisitos Previos y Preparación

¿Necesito experiencia en programación para este IT course?

No es necesario. Este IT course de Python para Data Science está diseñado desde cero. Comenzamos enseñando Python fundamentals incluso si nunca has programado. Sin embargo, debes tener capacidad analítica y disposición para aprender conceptos matemáticos y estadísticos.

¿Necesito ser excelente en matemáticas?

No necesitas ser un matemático, pero sí tener matemáticas de secundaria (álgebra básica). El IT course enseña la estadística y matemáticas necesarias aplicadas a data science. Enfatizamos la intuición sobre las fórmulas complejas.

¿Qué software necesito instalar?

Todas las herramientas son gratuitas y open-source:

  • Anaconda (distribución de Python)
  • Jupyter Notebook (ambiente interactivo)
  • VS Code (editor opcional)
  • Librerías Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.)

¿Es importante saber inglés?

Buen nivel es recomendado ya que la documentación técnica está en inglés. Todo el contenido del IT course está en español con ejemplos y explicaciones detalladas. Aprenderás terminología técnica en ambos idiomas.

Carreras y Oportunidades Laborales

Con este IT course de Python para Data Science accederás a múltiples opciones profesionales bien remuneradas.

🔬 Data Scientist

Profesional especializado en desarrollo de modelos de machine learning, análisis avanzado de datos y business intelligence. Salario aproximado: 40,000-60,000€ anuales.

📊 Analista de Datos

Especialista en análisis exploratorio, limpieza de datos y generación de reportes. Trabajo muy demandado en todas las industrias. Salario: 28,000-40,000€ anuales.

🤖 ML Engineer

Ingeniero de machine learning que desarrolla, optimiza y despliega modelos en producción. Rol altamente especializado y bien pagado. Salario: 50,000-80,000€ anuales.

💼 Business Analyst

Analista de negocio que usa datos para tomar decisiones estratégicas. Combinación de análisis técnico y visión empresarial. Salario: 35,000-55,000€ anuales.

📈 Analytics Specialist

Especialista en analítica web, marketing analytics y KPIs empresariales. Muy demandado en startups y empresas digitales. Salario: 30,000-45,000€ anuales.

🚀 Freelancer/Consultor

Trabaja por tu cuenta realizando análisis y proyectos de data science. Potencial de ingresos ilimitado. Tarifa: 50-150€/hora según experiencia.

Lo Que Lograrás

Al completar este IT course, tendrás un portfolio profesional que demuestre tus habilidades en data science.

💼 Portfolio Profesional

  • ✓ 5-7 proyectos completos en GitHub
  • ✓ Análisis EDA profesionales
  • ✓ Modelos ML implementados
  • ✓ Documentación clara y estructurada
  • ✓ Presentaciones de resultados

🎯 Habilidades Técnicas

  • ✓ Python avanzado y librerías data science
  • ✓ Machine learning práctico
  • ✓ Análisis estadístico aplicado
  • ✓ Visualización profesional de datos
  • ✓ SQL para extracción de datos

Historias de Éxito

Estudiantes que completaron nuestro IT course y cambiaron sus carreras en data science.

👨‍💼 Juan R.

Data Scientist en Unicornio

"Cambié de carrera desde finanzas a data science. El IT course me enseñó todo lo necesario. Ahora trabajo en una startup valorada en 500M€."

👩‍💼 Sofia T.

Analista de Datos Senior

"El IT course me preparó perfectamente. Pasé todas las entrevistas técnicas con seguridad. Ahora gano 55k en una empresa Fortune 500."

👨‍💼 Daniel M.

Freelancer Data Science

"Tras el IT course inicio como freelancer. Proyectos internacionales a 80€/hora. Los clientes valoran las habilidades prácticas del curso."

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