Python para Análisis de Datos
Presentación del Curso
Aprende a utilizar Python para organizar, limpiar, explorar, analizar y visualizar datos mediante ejercicios guiados y notebooks interactivos. Trabajarás con archivos tabulares, pandas y Matplotlib para elaborar un reporte reproducible con hallazgos documentados. No se requiere experiencia previa en programación.
¿A quién está dirigido?
Estudiantes, profesionistas y personal académico, técnico o administrativo que trabaja con información, reportes, registros, indicadores o archivos tabulares y desea iniciar en programación aplicada al análisis de datos.
Requisitos
Manejo básico de computadora, navegación en internet y uso elemental de hojas de cálculo. Disposición para trabajar con código y resolver ejercicios. No se requiere experiencia previa en Python, SQL, programación o estadística avanzada.
Estructura Académica
Duración total: 20 horas.
| Módulo | Descripción | Duración | Instructor |
|---|---|---|---|
| 1. Introducción a Python y entorno de trabajo | Introducción al análisis de datos y sus tipos; flujo de análisis; Python y análisis reproducible; Google Colab o Jupyter Notebook; variables, operaciones, listas, diccionarios y comentarios. Entregable: notebook inicial con ejercicios básicos. |
4 horas | Maria Luisa Rosas Pérez |
| 2. Manejo de datos con pandas | DataFrames y Series; carga de CSV y Excel; revisión de columnas, dimensiones y tipos; estadísticas descriptivas; selección, filtrado y ordenamiento; nuevas columnas, conversión de tipos y agrupaciones. Entregable: notebook de exploración y transformación de datos. |
6 horas | Mtro. José Antonio Torres Galván |
| 3. Limpieza, análisis exploratorio y visualización | Valores vacíos, duplicados y normalización; conteos, promedios, agrupaciones y porcentajes; gráficos de barras, líneas e histogramas con Matplotlib; interpretación de resultados y comunicación de hallazgos. Entregable: notebook con limpieza, análisis y visualizaciones. |
6 horas | Lic. María Ximena Lezama Hernández |
| 4. Proyecto final: reporte de análisis de datos con Python | Selección y carga de datos; definición del objetivo; limpieza, indicadores y comparaciones; al menos dos visualizaciones; documentación del proceso, hallazgos y conclusiones. Entregable: notebook final con reporte reproducible. |
4 horas | Lic. María Ximena Lezama Hernández |
Requisitos de acreditación
Asistencia mínima del 80% a las sesiones en línea. Participación en ejercicios prácticos, entrega de actividades por módulo y proyecto final. Calificación mínima de 7.0/10.
Evaluación: asistencia 30%, actividades por módulo 30% y proyecto final aplicado 40%.
Fechas Clave e Inversión
- Edición: Intersemestral enero 2027
- Periodo: 11/01/2027 — 22/01/2027
- Horario: lunes a viernes, 11:00 a 13:00, hora de Ciudad de México
- Modalidad: En línea
- Apertura de inscripciones: 15/10/2026 10:00
- Cierre de inscripciones: 11/12/2026 10:00
- Mínimo para abrir el grupo: 5 participantes
- Cupo máximo: 50
Las horas de inscripción corresponden a Ciudad de México.
Costos de Inscripción
| Categoría de participante | Costo (MXN) |
|---|---|
| Comunidad UNAM | $600.00 |
| Exalumnos | $800.00 |
| Público en general | $1000.00 |