Diploma emitido por FUNDAE
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Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA
| La duración del curso de Visualizaciones y Análisis de Datos en Python es de 50 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. PLAZO DE REALIZACIÓN: El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa. |
Bonificación
Curso bonificable al 100%
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
Modalidades
Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
NOTA:
Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.
El temario predefinido del curso online de Visualizaciones y Análisis de Datos en Python es el siguiente:
1 Introducción al Curso de Análisis de Datos en Python
1.1 Bienvenida y Objetivos del Curso
1.2 Recomendaciones y Repositorio de GitHub
2 Fundamentos de Análisis de Datos
2.1 Introducción al Análisis de Datos
2.2 ¿Por qué Python para Análisis de Datos?
2.3 Conceptos Clave de Estadística Descriptiva
2.4 Clasificación y Tipos de Variables
2.5 Distribuciones de Datos
2.6 Preparación del Entorno: Instalación de Python, Jupyter y Pandas
2.7 Resolución de Problemas Comunes de Instalación
2.8 Uso de Jupyter Notebook como Herramienta de Trabajo
2.9 Primeros Pasos con Pandas: Análisis Exploratorio
2.10 Manipulación de Datos con Pandas: Joins y Fechas
2.11 Avanzando con Pandas: Agrupaciones y Transformaciones
2.12 Proyecto: Realizando un Análisis de Datos Completo
3 Conceptos Básicos de Visualización de Datos
3.1 Introducción a la Visualización de Datos
3.2 La Importancia de las Visualizaciones en el Análisis
3.3 Creación de Visualizaciones Efectivas: Diseño y Colores
3.4 Consideraciones Éticas en la Presentación de Datos
4 Visualización de Datos Univariables
4.1 Introducción a la Visualización Univariable
4.2 Instalación de Herramientas: Matplotlib, Seaborn y Plotly
4.3 Creación de Gráficos de Barras
4.4 Gráficos Circulares y de Dona
4.5 Box Plots para el Análisis de Outliers
4.6 Gráficos de Violín para Visualización de Distribuciones
4.7 Histogramas para el Análisis de Distribuciones
4.8 Gráficos de Densidad (KDE)
4.9 Gráficos de Líneas
4.10 Gráficos de Áreas y Apilados
4.11 Ejercicio Práctico: Visualización de Datos Univariables
5 Visualización de Datos Avanzada
5.1 Introducción a las Técnicas Avanzadas de Visualización
5.2 Ajustes de Estilo y Dimensiones en Gráficos
5.3 Personalización de Etiquetas y Ejes
5.4 Uso de Anotaciones y Marcas en Visualizaciones
5.5 Creación de Subgráficos y Gráficos Compuestos
5.6 Guardado y Exportación de Gráficos
5.7 Práctica: Resolución de Problemas de Visualización
5.8 Técnicas Avanzadas de Personalización de Gráficos
5.9 Técnicas Búsqueda de Personalizaciones para Gráficos
5.10 Técnicas Formato de Guardado de Imagen
5.11 Conclusión de la Sección
6 Proyectos de Visualización
6.1 Proyecto 1: Creación de Gráficos de Barras Múltiples
6.2 Solución del Proyecto 1
6.3 Proyecto 2: Visualización de Barras Apiladas
6.4 Solución del Proyecto 2
6.5 Proyecto 3: Análisis de Ventas mediante Gráficos
6.6 Solución del Proyecto 3
6.7 Proyecto 4: Realizando un Análisis de Ventas Completo
6.8 Solución del Proyecto 4
7 Visualización de Datos Multivariables
7.1 Creación de Gráficos de Dispersión y Categoría
7.2 Análisis de Regresión y Correlación
7.3 Uso de Joint Plot con Seaborn
7.4 Creación de Pair Plots con Seaborn
7.5 Gráficos de Radar para la Comparación de Múltiples Variables
7.6 Gráficos de Burbujas con Escalas Logarítmicas
7.7 Gráficos de Líneas con Ejes Múltiples
7.8 Gráficos Combinados: Barras y Líneas
7.9 Mapas de Calor (Heatmap) para Visualización de Patrones
7.10 Creación de Heatmaps Categóricos
7.11 Matriz de Correlación con Paletas Personalizadas
7.12 Diagramas de Coordenadas Paralelas para el Análisis Multivariable
7.13 Ejercicio Práctico: Análisis Multivariable
8 Visualización Geoespacial
8.1 Introducción a la Visualización Geoespacial
8.2 Creación de Mapas de Puntos y Burbujas
8.3 Mapas Coropléticos
8.4 Mapas de Calor Geoespaciales
8.5 Mapas de Calor con Animación Temporal
8.6 Introducción a Carto y su Uso en la Visualización Geográfica
8.7 Mapas Avanzados con Choropleth y Puntos Agrupados
8.8 Visualización en Mapas de Grid y Hexabin
8.9 Creación de Mapas en 3D
9 Visualización de Redes y Grafos
9.1 Introducción al Análisis de Redes
9.2 Creación de Grafos de Interacción con NetworkX
9.3 Uso de Gephi para la Visualización de Redes
9.4 Personalización de Grafos en Gephi
9.5 Creación de Grafos de Co-Ocurrencia de Palabras
9.6 Diagramas de Cuerdas para Redes Complejas
9.7 Visualización de Conexiones y Flujos
9.8 Ejercicio Práctico: Análisis de Redes
10 Visualización Jerárquica de Datos
10.1 Creación de Treemaps para Visualización Jerárquica
10.2 Visualización con Gráficos de Sunburst
11 Visualizaciones Especiales
11.1 Creación de Nubes de Palabras para Procesamiento de Texto
11.2 Diagramas de Venn para Comparación de Conjuntos
11.3 Creación de Stream Graphs
11.4 Visualizaciones en 3D: Gráficos de Dispersión
11.5 Introducción a Series de Tiempo y su Visualización
11.6 Ejercicio Práctico: Visualización de Series de Tiempo
12 Herramientas de Visualización Profesional con Tableau
12.1 Fundamentos de Visualización con Tableau
12.2 Instalación de Tableau
12.3 Creación de Gráficos de Barras en Tableau
12.4 Gráficos Circulares y de Caja en Tableau
12.5 Análisis de Outliers con Tableau
12.6 Creación de Histogramas en Tableau
12.7 Gráficos de Dispersión y Regresión en Tableau
12.8 Gráficos Combinados en Tableau
12.9 Mapas Geográficos en Tableau
12.10 Creación de Dashboards Interactivos en Tableau
12.11 Visualizaciones Avanzadas con Mapas y Heatmaps en Tableau
13 Conclusiones y Próximos Pasos
13.1 Reflexión Final y Próximos Pasos
13.2 Recomendaciones de Contenido Adicional
14 Introducción a la Programación en Python
14.1 ¿Qué es un Lenguaje de Programación?
14.2 Introducción a Python y su Instalación
14.3 Trabajo con Variables en Python
14.4 Tipos de Datos y Operaciones Básicas
14.5 Entrada y Salida de Datos en Python
14.6 Uso de Librerías y Módulos en Python
14.7 Control de Flujo y Estructuras Condicionales
14.8 Bucles y Iteraciones en Python
14.9 Colecciones en Python: Listas, Strings y Diccionarios
14.10 Funciones en Python
14.11 Manejo de Archivos en Python
14.12 Clases y Objetos en Python
Inicio
pip install jupyterlab). Alternativa en la nube 100% gratis: Google Colab, sin instalar nada.pip install).A lo largo del curso trabajas con datasets reales y construyes visualizaciones completas. Estos son los proyectos principales que desarrollarás:
Estos son los tropiezos más frecuentes cuando se empieza a trabajar con análisis y visualización de datos en Python. Léelos antes de empezar para ahorrarte horas de depuración.
venv o usa conda por proyecto..loc y .iloc en Pandas: .loc usa etiquetas de índice; .iloc usa posiciones enteras. Mezclarlos devuelve datos incorrectos sin lanzar error visible.iterrows() y modificar filas dentro del bucle produce resultados inconsistentes. Usa .apply() o operaciones vectorizadas.groupby o merge: el índice resultante puede ser irregular y romper operaciones posteriores. Añade .reset_index() al encadenar transformaciones.plt.show() o plt.clf(): en scripts fuera de Jupyter, los gráficos no se muestran solos; y si no limpias la figura entre gráficos, Matplotlib los superpone.encoding='latin-1' o sep=';'. No asumir que UTF-8 y coma son siempre correctos.C:\Users\tunombre\... no funcionan en otro equipo; usa rutas relativas y nunca subas datasets con datos personales a repos públicos.plt.close() consume memoria rápidamente y puede colgar el kernel de Jupyter.Recursos gratuitos y herramientas que te acompañarán durante el curso y después de él.
Artículos publicados sobre Visualizaciones y Análisis de Datos en Python
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Por Ana Maria Gonzalez
Visualización y Análisis de Datos: Tendencias y Soluciones para 2025 El análisis de datos y la visualización avanzada se han convertido en elementos esenciales para la toma de decisiones en empresas y proyectos tecnológicos. Con el auge de Python y librerías como Pandas y Matplotlib, profesionales de distintos sectores pueden manejar grandes volúmenes de datos, extraer insights valiosos y presentar la información de manera clara y efectiva. Las visualizaciones interactivas permiten que los resultados del análisis sean entendidos rápidamente por equipos directivos y clientes. Herramientas como Seaborn, Tableau o Carto facilitan la creación de gráficos dinámicos y mapas geoespaciales, mejorando la interpretación de datos multivariables y apoyando la estrategia de negocio. La capacidad de automatizar análisis y generar reportes precisos con Python optimiza tiempos y reduce errores humanos. Empresas de tecnología y consultoría están utilizando estos métodos para monitorizar KPIs, anticipar tendencias del mercado y mejorar la eficiencia operativa en proyectos complejos. Además, el uso de datos geoespaciales y análisis multivariables permite que sectores como logística, marketing y urbanismo puedan tomar decisiones más informadas y estratégicas. Integrar Python con estas herramientas garantiza que los profesionales cuenten con información precisa para maximizar resultados y mantenerse competitivos en un entorno empresarial cada vez más exigente. |
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Por Ana María Gonzalez Transforma tus Datos con Python: Visualización y Análisis Eficiente
El análisis y la visualización de datos son habilidades fundamentales para cualquier profesional en el mundo actual. Con herramientas como Python y librerías especializadas como Matplotlib y Seaborn, puedes explorar grandes volúmenes de datos y presentarlos de manera visualmente atractiva, revelando patrones clave que impulsan decisiones informadas. En este curso, aprenderás a manejar conjuntos de datos complejos utilizando herramientas avanzadas de análisis, creando gráficos interactivos y dinámicos para hacer presentaciones impactantes. Te enseñaremos cómo integrar Pandas para el manejo eficiente de datos y cómo usar Tableau y Power BI para crear informes visuales que te ayudarán a comunicar tus hallazgos de manera efectiva a diferentes audiencias. Gracias a este curso, podrás aplicar técnicas de análisis estadístico y machine learning para extraer información significativa y predecir tendencias futuras. Empresas como Google y IBM ya están aprovechando el poder de las visualizaciones de datos para tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Si eres un analista de datos, un profesional de marketing o simplemente alguien que quiere mejorar sus habilidades en el análisis de datos, este curso es para ti. Aprende a trabajar con datos geográficos, crear mapas interactivos y descubrir insights ocultos que pueden cambiar el rumbo de tus proyectos. ¡No pierdas la oportunidad de dominar una de las habilidades más demandadas del mercado laboral y lleva tus capacidades de análisis de datos a un nivel superior! |
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Formación bonificada online para empresas. Ayudamos a equipos a ganar productividad con formación realmente aprovechable.
Somos una empresa de formación bonificada especializada en formación online en sus diferentes modalidades: teleformación, aula virtual y formación mixta.
Ayudamos a nuestros clientes a alcanzar una mayor productividad mediante acciones formativas ajustadas a sus necesidades reales.
Formación que transforma equipos. Nos esforzamos por aportar valor: diseñamos itinerarios con objetivos concretos de negocio, medimos la finalización real, y acompañamos a cada alumno hasta el final. Por eso el 95% de quienes empiezan, terminan.
