El lenguaje Go (Golang) se ha posicionado como una de las tecnologías más rápidas y eficientes para desarrollo de sistemas, pero su uso en análisis de datos sigue siendo poco explorado. Este curso te enseñará paso a paso cómo aplicar Go para cargar, transformar, analizar y visualizar datos de forma profesional, moderna y automatizada.

Comenzaremos con los fundamentos del lenguaje: estructuras de control, tipos, funciones, errores y organización de código. Aprenderás a procesar archivos CSV sin librerías, manipulando cada línea, realizando validaciones y guardando resultados transformados.

Luego, utilizarás bibliotecas como gota y gonum para trabajar con DataFrames, aplicar filtros, crear nuevas columnas, limpiar datos nulos, y calcular estadísticas, percentiles, correlaciones o incluso regresión lineal simple. También abordarás técnicas de agrupamiento, combinación de archivos y generación de métricas por grupos.

En la parte visual, verás cómo usar herramientas como asciigraph para generar gráficos en terminal, gonum/plot para gráficos estáticos en PNG y, de forma opcional, go-echarts para dashboards HTML exportables.

Uno de los grandes diferenciales del curso es la incorporación de concurrencia en Go, donde aprenderás a paralelizar el procesamiento de archivos usando goroutines, channels y WaitGroup, optimizando tiempos de ejecución y escalabilidad.

Finalmente, desarrollarás una herramienta de línea de comandos con Cobra, automatizando un flujo completo que puede leer datos, analizarlos, y exportar resultados en CSV, JSON o Excel. Cerrarás con un reto final basado en un dataset real y buenas prácticas como logs estructurados, validaciones de negocio y pruebas automatizadas.

Este curso no solo te enseñará a usar Go para análisis de datos, sino que te dará las herramientas para construir soluciones de alto rendimiento y escalables.

Who this course is for:

• Programadores que desean aprender Go aplicado al análisis de datos.
• Desarrolladores que buscan alternativas más eficientes y concurrentes a Python o R.
• Científicos de datos que quieren automatizar procesos y crear herramientas CLI en Go.
• Estudiantes o autodidactas interesados en usar Go más allá del desarrollo backend tradicional.