Curso de Python en Uruguay: Python para datos, online y en vivo

Respuesta corta: el curso de Python para datos de ProgramBI para Uruguay es online y en vivo por Zoom, con 20 horas en 8 módulos, nivel básico-intermedio. Las clases son lunes y miércoles de 19:30 a 21:30, hora de Uruguay, arranca el lunes 23 de noviembre de 2026 y el valor es $ 5.990. Incluye grabaciones de por vida y certificado.

¿Qué vas a aprender? Python desde cero con foco en análisis: fundamentos del lenguaje y, sobre todo, Pandas para limpiar, transformar, agrupar y cruzar datos; gráficos con Matplotlib y conexión a bases de datos y APIs. En la práctica, vas a poder automatizar el informe que hoy armás juntando planillas y a trabajar con datos abiertos sin abrirlos uno por uno.

Por qué Python tiene tanto sentido en Uruguay

Uruguay tiene una combinación particular: una industria de software y servicios globales donde Python es moneda corriente, sectores tradicionales muy medidos —frigoríficos, forestal y celulosa, logística portuaria, banca y seguros— y un Estado que publica muchos datos abiertos. En los tres mundos hay un mismo cuello de botella: la información existe, pero procesarla lleva demasiado tiempo cuando se hace a mano.

Python con Pandas lo resuelve. Y en un mercado de este tamaño, la persona que automatiza un proceso suele volverse la referente de datos de su área, algo que se nota rápido en evaluaciones internas y en recomendaciones entre empresas.

Excel, Python y Power BI: quién hace qué

Se complementan: Python prepara y automatiza; Power BI comunica.

Una referencia salarial pública

En 2026 el Ministerio de Economía y Finanzas llamó a concurso para Analista de datos e información, con una remuneración nominal de $64.986 por 40 horas semanales (valores a enero de 2026), según publicó El País Uruguay. Es un dato del sector público; en el privado, y en empresas que trabajan para el exterior, los rangos varían según experiencia e inglés.

Ejemplos con datos uruguayos

Leer un conjunto de datos abiertos directamente desde una URL en CSV:

import pandas as pd
abiertos = pd.read_csv("URL_DEL_RECURSO.csv", encoding="utf-8")

(Reemplazá URL_DEL_RECURSO.csv por el enlace de descarga del recurso que elijas en el catálogo de datos abiertos de Uruguay; revisá siempre su fecha de actualización.)

Unir las planillas de faena de varias plantas:

from pathlib import Path
faena = pd.concat(
    [pd.read_excel(f).assign(planta=f.stem) for f in Path("plantas").glob("*.xlsx")],
    ignore_index=True)

Toneladas exportadas por destino y trimestre:

faena["trimestre"] = pd.to_datetime(faena["fecha"], dayfirst=True).dt.to_period("Q")
resumen = faena.pivot_table(index="destino", columns="trimestre",
                            values="toneladas", aggfunc="sum", fill_value=0)

Normalizar el RUT de empresas (12 dígitos) antes de cruzar:

clientes["rut"] = clientes["rut"].astype(str).str.replace(r"\D", "", regex=True).str.zfill(12)

Leer los identificadores como texto y completarlos con zfill evita los cruces fallidos que aparecen cuando un sistema guarda el RUT como número.

Caso: movimientos del puerto sin planillas

Un analista de un operador logístico en Montevideo recibe cada día el detalle de movimientos de contenedores. Necesita permanencia promedio por cliente y ocupación del depósito. Con Python:

mov = pd.read_csv("movimientos.csv", parse_dates=["ingreso", "salida"])
mov["horas"] = (mov["salida"] - mov["ingreso"]).dt.total_seconds() / 3600
permanencia = mov.groupby("cliente")["horas"].mean().sort_values(ascending=False)
ocupacion = mov[mov["salida"].isna()].groupby("zona").size()

Dos indicadores clave en segundos, listos para conectar a Power BI. El tiempo que antes se iba en planillas ahora se usa para hablar con los clientes que más demoran.

Ruta de aprendizaje recomendada

1. Planillas con soltura: si te falta base, el curso de Excel.
2. SQL para extraer datos: curso de SQL Server.
3. Python con Pandas para limpiar y automatizar (este curso).
4. Power BI para presentar: curso de Power BI y guía de Power BI en Uruguay.

Si querés todo junto, está el curso de Análisis de datos.

Plan de práctica de cuatro semanas

• Semana 1: Google Colab (gratis) o Anaconda. Variables, listas, diccionarios y ciclos.
• Semana 2: cargá con Pandas un conjunto de datos abiertos y explorá sus columnas con head, info y describe.
• Semana 3: cruzá ese conjunto con una planilla propia (anonimizada) y resumí con groupby.
• Semana 4: automatizá un informe real y presentá el resultado en un gráfico de Matplotlib o en Power BI.

Cuatro tareas para automatizar en tu primer mes

• El resumen semanal de ventas o faena que hoy armás juntando planillas de cada planta o sucursal.
• La conciliación de cobros entre el sistema de facturación y los movimientos bancarios, listando solo las diferencias.
• La limpieza del maestro de clientes: RUT con formatos distintos, departamentos escritos de varias maneras, duplicados.
• La descarga periódica de un indicador público que tu área usa como referencia, lista para cruzar con datos propios.

Cada una sigue el mismo patrón —leer, limpiar, unir, resumir— y cada una es un ejemplo concreto para contar en una entrevista o en una evaluación interna.

Un proyecto de portafolio con datos abiertos

Una ventaja uruguaya es la disponibilidad de datos públicos. Armá un proyecto así:

1. Elegí una pregunta: «¿cómo evolucionaron las exportaciones de un sector en los últimos años?».
2. Descargá los datos del catálogo oficial con Python y documentá la fuente y la fecha.
3. Limpialos y resumilos con Pandas.
4. Mostrá el resultado en dos o tres gráficos claros.
5. Escribí la conclusión en un párrafo, como si se la contaras a un gerente.

Publicado en GitHub con un README (en español y en inglés si apuntás a empresas que trabajan para afuera), es una carta de presentación sin datos confidenciales.

Dónde se pide Python en Uruguay

En BuscoJobs, Gallito Trabajo, LinkedIn y Uruguay Concursa, Python aparece en búsquedas de «data analyst», «analista de datos e información», «analista de riesgo» y roles en empresas de software. En las que trabajan para el exterior, casi siempre va junto a SQL e inglés.

Errores comunes al arrancar

• Usar datos abiertos sin revisar su vigencia ni su metodología.
• Leer identificadores como número y perder dígitos.
• Fechas en formato día/mes mal interpretadas: usá dayfirst=True.
• Uniones que duplican filas. Revisá la cantidad de filas antes y después.
• Saltar a machine learning sin dominar la limpieza y el resumen.

Cómo elegir un curso de Python online en Uruguay

• Enfocado en datos, con Pandas como eje.
• En vivo y en hora uruguaya.
• Con casos de negocio y datos reales.
• Con grabaciones de por vida.
• Que conecte con SQL y Power BI.

El curso Python en vivo de ProgramBI (Uruguay)

Datos de la ficha del curso para Uruguay, revisada el 4 de noviembre de 2026:

• En vivo por Zoom, lunes y miércoles de 19:30 a 21:30, hora de Uruguay.
• 20 horas, 8 módulos, nivel básico-intermedio, desde cero.
• Temario: variables, tipos de datos y operadores; control de flujo y funciones; listas, diccionarios y tuplas; módulos y librerías; DataFrames y Series con Pandas; limpieza y transformación; GroupBy, agregaciones y Merge; conexión a bases de datos y APIs; visualización con Matplotlib; IA aplicada a Python.
• Nivel avanzado: análisis avanzado con Pandas y ciencia de datos aplicada a negocios.
• Grabaciones de por vida, certificado y proyectos con datos reales.
• Inicio: lunes 23 de noviembre de 2026. Valor: $ 5.990.
• Instructor: Manuel Oliva, Magíster en Data Science (UAI).

Formas de pago: los cursos de ProgramBI se pueden pagar en 3 cuotas sin interés, en todos los países.