Análisis exploratorio de datos (EDA)
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$220.00
Este curso brinda los conocimientos esenciales para aplicar el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Python, facilitando la limpieza, transformación y visualización de datos para la toma de decisiones estratégicas en diversos contextos.
Rutas de Aprendizaje relacionadas
Descripción del curso
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un enfoque inicial en el análisis de datos que se centra en explorar, visualizar y comprender las características de un conjunto de datos antes de aplicar modelos complejos, identificando patrones, detectando valores atípicos y examinando la distribución de las variables, lo que es crucial para asegurar la calidad de los datos y orientar la elección de métodos de análisis posteriores.
Este curso cubre temáticas como los fundamentos del análisis exploratorio de datos, procesamiento y transformación de datos con Python, visualización y análisis gráfico, y el modelo Knowledge Discovery in Databases (KDD) y su aplicación en EDA con Python.
El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de habilidad 3, de manera que apliquen técnicas de análisis exploratorio de datos mediante la programación en Python.
Contenidos
1. Fundamentos del Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
2. Procesamiento y Transformación de Datos con Python.
3. Visualización y Análisis Gráfico.
4. Modelo Knowledge Discovery in Databases (KDD) y su Aplicación en EDA con Python.
Certificado e Insignia Digital
Al finalizar el curso el estudiante obtiene un título e Insignia digital, socializable en tiempo real basada en tecnología blockchain que permite una vista más completa tras el logro alcanzado por el estudiante al poderla vincular con evidencias del resultado del aprendizaje en su perfil profesional. Es una certificación segura.
Metodología XperiencEd™
Nuestra metodología de aprendizaje, un pilar clave de Credentials as you Grow
Experiencia educativa con un enfoque 20% teoría, 60% práctica y 20% reflexión.
Integra estrategias de aprendizaje activas y experiencias prácticas para potenciar el desarrollo de habilidades técnicas y power skills.
Promueve un aprendizaje vivencial, donde la resolución de problemas en escenarios reales y la aplicación inmediata del conocimiento en entornos empresariales fortalecen la formación profesional.
Información adicional
| Profesor | // Miércoles 21 de enero de 2026 – Daniel Oviedo Agüero |
|---|---|
| Área de formación | Sistemas de información |
| Modalidad | Virtual en vivo |
| Duración | 16 horas |
| Nivel de complejidad | Intermedio |
| Perfil de ingreso | Conocimientos básicos en Python. |
| Perfil de salida | Consultor, Analista de datos. |
| Requisitos deseables | SINF-601 Recolección y preprocesamiento de datos (SQL Querying) |
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