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Introducir los fundamentos teóricos y prácticos de la ciencia de datos.
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Enseñar el uso de Python y sus principales librerías para manipulación y análisis de datos.
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Capacitar en técnicas de limpieza, transformación, visualización y análisis estadístico básico de datos.
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Aplicar herramientas y principios del pensamiento analítico orientado a datos reales.
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Proporcionar una base sólida para continuar con formación en machine learning, minería de datos y modelado predictivo.
Profesionales y empresas
Que buscan dominar herramientas de IA, automatización y analítica avanzada.
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Estudiantes y egresados
Que desean actualizar sus conocimientos y acceder a oportunidades laborales.
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Equipos corporativos
Que requieren formación estratégica para impulsar la transformación digital
Curso: Introducción a la Ciencia de Datos con Python
Fundamentos de la Ciencia de Datos y Python
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Introducción a la ciencia de datos: ciclo de vida, roles, aplicaciones, flujo de trabajo.
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Entorno de trabajo con Python: Jupyter Notebook, Google Colab, Anaconda.
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Fundamentos de programación en Python: variables, tipos de datos, estructuras de control.
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Primeros pasos con NumPy: vectores, matrices, operaciones básicas.
Resultados del curso
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de
Comprender el rol del científico de datos y el ciclo de vida de un proyecto analítico.
Utilizar Python y sus principales librerías para la manipulación y visualización de datos.
Limpiar, transformar y explorar bases de datos reales.
Aplicar principios básicos de estadística para análisis y modelado en problemas reales.
Continuar su formación en machine learning, minería de datos, visualización avanzada y analítica predictiva.
Instructor del Curso
Antonio Murillo Reyes
Economista/Data Science.
​Máster en Econometría (Univ. Torcuato Di Tella - Argentina), MBA en Administración de Empresas (UCB – Bolivia) y Posgrado en IA y Ciencia de Datos (UNC-Argentina). Especializado en análisis Macroeconómico y Modelación Econométrica. Fue Analista Senior en el Banco Central de Bolivia. Docente de postgrado en Econometría y Machine Learning en posgrados en Bolivia y Ecuador..
Metodología de Enseñanza
Aprendizaje práctico
Basamos nuestra enseñanza en proyectos reales que reflejan los desafíos cotidianos de las empresas
Plataformas interactivas
Utilizamos simuladores y herramientas digitales que facilitan la comprensión de conceptos complejos
Evaluación continua
Medimos constantemente el impacto para ajustar metodologías y optimizar resultados
Cursos relacionados
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Certificación
Diploma digital verificable a través del sistema de verificación de autenticidad.
Certificados extendidos por la Secretaría de Cultura y Extensión Instituto Deep Quantics Bolivia.
PREGUNTAS FRECUENTES
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