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ProgramBI

Curso Python para datos en vivo en Chile

  • 20 h
  • En vivo por Zoom
  • Certificado
  • Básico-Intermedio
Python para Datos

Inicio de clases · Lunes, 23 de noviembre de 2026

Modalidad
En vivo
Días de clases
Lunes y Miércoles
Horario
19:30 a 21:30
Certificado
Al finalizar

Para quién

Básico-Intermedio · 20h

Este curso es ideal para principiantes que desean aprender Python desde cero, enfocándose en conceptos fundamentales para automatizar tareas básicas y manipular datos en entornos empresariales. Dirigido a perfiles administrativos, financieros, comerciales, ingenieros y data analytics.

En este nivel

  • Variables, tipos de datos y operadores
  • Control de flujo y funciones
  • Listas, diccionarios y tuplas
  • Módulos y librerías esenciales
  • DataFrames y Series con Pandas
  • Limpieza y transformación de datos
  • GroupBy, agregaciones y Merge
  • Conexión a bases de datos y APIs

Temario

20 horas · 8 módulos · certificado al completar.

Beneficios principales

  • Automatización inicial de informes operativos.
  • Aplicables al sector financiero e industrial.
  • Alta demanda laboral inicial en datos.
  • Preparación para análisis tabular simple.
  • Mejora en toma de decisiones.
  • Automatización con filtrados eficientes.
  • Visualizaciones estructuradas.
  • Demanda media en analytics.
  • Integración de cálculos en reportes.
  • Toma de decisiones gráfica.

Módulos y temas

1

Básico · Introducción a Python

  • Objetivo: Familiarizarse con el entorno de Python y los tipos de datos básicos.
  • Variables y Tipos de Datos: int, float, str.
  • Operaciones básicas y asignación de variables.
  • Estructuras de datos: Listas, Tuplas, Conjuntos, Diccionarios.
  • Entrada y salida de datos con la función input().
  • Uso de condicionales if/else para control de flujo.
  • Funciones clave: type(), input(), operadores aritméticos.
2

Básico · Estructuras de Datos Básicas

  • Objetivo: Profundizar en el manejo de tuplas y conjuntos.
  • Tuplas: Creación, acceso a elementos, longitud (len()), comparación.
  • Conjuntos: Creación, adición (add()), eliminación (remove()), pertenencia (in, not in).
  • Funciones clave: len(), add(), remove(), in, not in.
3

Básico · Introducción a Pandas

  • Objetivo: Aprender a cargar y explorar datos con Pandas.
  • DataFrames: Creación a partir de archivos Excel.
  • Lectura de datos: pd.read_excel().
  • Exploración básica: df.head(), df.dtypes, df.iloc[].
  • Selección de columnas.
  • Librerías: pandas.
  • Funciones clave: pd.read_excel(), df.head(), df.dtypes, df.iloc[].

Básico · Introducción a IA en Python

IA
  • Exploración de conceptos fundamentales de Python, generando códigos con IA.IA
  • Generación extractores de datos (Servidores, Web, APIs).
  • Identificar patrones automáticos en conjuntos de datos pequeños.
5

Intermedio · Manipulación y Filtrado con Pandas

  • Objetivo: Manipular y filtrar DataFrames para crear reportes.
  • Agrupación de datos: df.groupby().
  • Agregación de datos: .agg(['sum', 'count', 'min', 'max', 'mean']).
  • Filtrado de filas: Nuevos DataFrames.
  • Transformación de tipos de datos: .astype().
  • Conversión de texto a fechas: pd.to_datetime().
  • Librerías: pandas, datetime.
  • Funciones clave: groupby, agg, to_datetime.
6

Intermedio · Visualización con Matplotlib

  • Objetivo: Crear visualizaciones básicas con Matplotlib.
  • Gráficos de líneas: plt.plot().
  • Personalización: xlabel(), ylabel(), title().
  • Líneas de referencia: plt.axhline().
  • Librerías: matplotlib.pyplot, numpy.
7

Intermedio · Visualización con Seaborn

  • Objetivo: Crear visualizaciones más avanzadas con Seaborn.
  • Gráficos de líneas: sns.lineplot().
  • Gráficos de barras: sns.barplot().
  • Personalización de gráficos.
  • Librerías: seaborn, matplotlib.pyplot.

Intermedio · Integración de IA Intermedia

IA
  • Herramientas IA para automatizaciones medias.IA
  • Procesando múltiples fuentes con IA.IA

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Manuel Oliva, instructor de ProgramBI

Instructor

Manuel Oliva

Magíster en Data Science (UAI). Ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM, y formado a más de 5.000 profesionales en SQL, Power BI, Python e IA.

Preguntas frecuentes

¿El curso Python es para análisis de datos?+

Sí. Está enfocado en Pandas, limpieza, visualización y automatización de reportes, no en desarrollo de software genérico.

¿Necesito saber programar antes?+

No. El nivel básico parte desde fundamentos de Python y sube hasta análisis con Pandas.

¿Y si somos una empresa?+

El curso abierto es cupo individual. Para cotizar los niveles de un equipo, entra a /cursos/python/empresas. Un proyecto in-company sigue en /empresas.

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