¡Domina Python para Análisis de Datos — Inscríbete Ya! Curso en español

Inicia tu camino en Análisis de Datos y Data Science con un enfoque práctico y directo. Este curso te guía paso a paso en Python, uno de los lenguajes más demandados por empresas y profesionales. En pocas horas aprenderás desde lo más básico hasta técnicas avanzadas que te permitirán realizar análisis completos y presentar resultados impactantes.

Python es ideal tanto si es tu primer lenguaje como si ya tienes experiencia previa: su curva de aprendizaje es suave y cuenta con miles de librerías como Numpy y Pandas que facilitan tareas complejas en pocas líneas. Además, las competencias en Data Science están altamente valoradas en el mercado laboral —con salarios competitivos y oportunidades internacionales— y el 89% de los estudiantes de este tipo de formación mejora su situación profesional.

Si quieres transformar datos en decisiones y potenciar tu carrera, este Curso en español te ofrece las herramientas prácticas necesarias. ¡Inscríbete ahora y comienza a desarrollar una habilidad que te abrirá muchas puertas!

Lo que aprenderás:

• Fundamentos de Python aplicados al análisis de datos
• Manipulación y limpieza de datos con Pandas
• Cálculos numéricos y arrays con Numpy
• Análisis exploratorio de datos (EDA)
• Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
• Preparación de datos para modelado y reporting
• Interpretación y presentación de resultados
• Flujo de trabajo práctico para proyectos de Data Science

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 60
• Duración: 10 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python.
• Ordenador con conexión a Internet y ganas de aprender.

¿Para quién es este curso?

• Estudiantes que quieran aprender desde cero Análisis de Datos de manera práctica.
• Analistas de datos que quieran profundizar en Python y las librerías Numpy y Pandas.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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