Python para Data Analytics: De Cero a Profesional
Aprende Python desde cero y domina análisis de datos con Pandas, visualización, estadística, web scraping y automatización.
De Excel a Python para datos masivos
Resumen ejecutivo del curso en formato podcast. Stack 2026 (Pandas 2, Polars, DuckDB), casos LATAM (Mercado Libre, Rappi, Nubank) y por qué pasar de Excel a Python te diferencia profesionalmente en 16 minutos.
Acerca del curso
El curso definitivo de Python para Data Analytics. 29 lecciones prácticas (7.25 horas) que te llevarán de principiante absoluto a analista de datos profesional.
Aprenderás no solo la sintaxis de Python, sino las herramientas y técnicas que usan analistas profesionales diariamente: Pandas para manipular datos, visualización con Matplotlib/Seaborn/Plotly, estadística aplicada, web scraping, y automatización de reportes.
¿Qué aprenderás?
- Fundamentos de Python: variables, estructuras de control, funciones y módulos
- Pandas: carga, exploración, limpieza, transformación y agregación de datos
- Visualización: gráficos profesionales con Matplotlib, Seaborn y Plotly
- Estadística: descriptiva, correlaciones, regresión, testing de hipótesis, A/B testing
- Web Scraping: BeautifulSoup, consumo de APIs REST, scraping ético
- Automatización: reportes automáticos, emails, scheduling con cron
- Proyectos prácticos: dashboard de social listening, A/B testing, extracción de competidores
- Mejores prácticas de la industria y próximos pasos profesionales
✨ Todas las 29 lecciones son completamente GRATUITAS. Solo necesitas crear una cuenta para rendir el examen final y obtener tu certificado oficial.
Contenido del curso
Módulo 1: Fundamentos de Python
Aprende las bases de Python: instalación, variables, estructuras de control y funciones
Módulo 2: Pandas - Manipulación de Datos
Domina Pandas para cargar, explorar, limpiar y transformar datos como un profesional
Módulo 3: Visualización de Datos
Crea visualizaciones profesionales e interactivas con Matplotlib, Seaborn y Plotly
Módulo 4: Estadística Aplicada
Domina estadística descriptiva, inferencial y testing con NumPy y SciPy
Módulo 5: Web Scraping y APIs
Extrae datos de la web con BeautifulSoup y consume APIs REST profesionalmente
Módulo 6: Automatización y Mejores Prácticas
Automatiza reportes, emails y flujos de trabajo completos
Diseñado para profesionales de…
🌎 Empresas LATAM que usan Python en producción
Más que aprender sintaxis, te interesa entender qué hacen los profesionales con Python. Casos verificables con fuentes oficiales:
- ▸Mercado Libre — scikit-learn + XGBoost + Airflow → -30% tiempo entrenamiento, +2-5pp CTR (PyData BA 2023)
- ▸Rappi — pandas + PyTorch + scikit-learn → -5-10% tiempo entrega (PyCon Colombia 2023)
- ▸Nubank — Spark + Pandas + scikit-learn para credit scoring (open source: pyspark-extensions)
- ▸Globant — +20-30% productividad con Augmented Coding (AI Report 2024)
- ▸NotCo — Stack Python para Giuseppe AI en food science (unicornio chileno)
- ▸Mercado Pago — PySpark + Airflow para >1000 pipelines, ingesta near real-time
🛠️ Stack del curso actualizado a 2026
- ▸Pandas 2.x — con backend PyArrow opcional para mejor performance
- ▸Polars — alternativa moderna en Rust, hasta 8× más rápida
- ▸DuckDB — queries SQL sobre Parquet/CSV grandes en local
- ▸Marimo — notebooks reactivos sin estado oculto (alternativa a Jupyter)
- ▸uv (Astral) — pip más rápido (10-100×), reemplaza poetry
- ▸Streamlit / Gradio — dashboards sin tocar HTML/CSS/JS
- ▸GitHub Copilot / Cursor / Claude Code — productividad +30-50% en tareas rutinarias (estudios GitHub/MS)
- ▸Python 3.13 — GIL opcional, REPL nuevo, mejoras de tipos
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Preguntas frecuentes
Lo que aprenderás
- Fundamentos de Python desde cero
- Manipulación de datos con Pandas
- Visualización profesional con Matplotlib, Seaborn y Plotly
- Estadística descriptiva e inferencial
- Diseño y análisis de A/B tests
- Web scraping ético con BeautifulSoup
- Consumo de APIs REST
- Automatización de reportes y emails
- Scheduling con cron y mejores prácticas
Requisitos previos
- •No se requiere experiencia en programación
- •Conocimientos básicos de Excel son útiles
- •Computadora con Windows, Mac o Linux
- •Ganas de aprender y practicar
Incluye
- •29 lecciones en video
- •7.25 horas de contenido
- •Notebooks de Jupyter descargables
- •Proyectos prácticos reales
- •Examen final y certificado