Abrir una hoja de cálculo con miles de filas suele generar la misma reacción. Hay datos, pero no respuestas. Entender qué mirar, qué limpiar y qué ignorar se volvió una habilidad clave hoy.
El análisis de datos ya no pertenece solo a perfiles técnicos avanzados. Aparece en decisiones de negocio, investigación, marketing y productos digitales.
Pasar de datos crudos a decisiones claras
El curso Análisis de datos con Python se centra en ese recorrido. Enseña cómo transformar datos desordenados en información útil mediante un proceso lógico y repetible.
Durante 13 horas se trabaja con conjuntos de datos reales. Se aprende a importar información, organizarla y explorarla para detectar patrones que no se ven a simple vista.
El curso también introduce el uso de modelos de regresión para apoyar decisiones basadas en datos. El objetivo no es crear sistemas complejos, sino entender cuándo un modelo ayuda y cuándo no.
Las prácticas se realizan en cuadernos Jupyter usando bibliotecas comunes como Pandas y NumPy. El curso se ofrece en Coursera con audio en inglés y subtítulos en español.
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A quién le sirve y a quién no
Este curso resulta útil para personas que ya conocen Python y quieren aplicarlo al análisis de datos. Encaja bien en etapas intermedias de aprendizaje.
No está pensado para aprender Python desde cero ni para profundizar en aprendizaje automático avanzado. Tampoco sustituye la experiencia profesional real.
Entre los temas que se trabajan destacan:
- Limpieza y preparación de datos
- Análisis exploratorio
- Visualización clara
- Modelos de regresión y evaluación
Creado por IBM, el curso supera las 600 mil inscripciones y mantiene una valoración de 4.7.
Analizar datos implica criterio, no solo código. Aprender ese proceso ayuda a tomar mejores decisiones y a entender qué dicen realmente los números antes de actuar.
