• Aplicar Pandas para cargar datasets y explorar su estructura, identificando filas, columnas y tipos de datos relevantes.
• Interpretar resúmenes estadísticos iniciales con .head(), .info() y .describe(), apoyándose en IA para obtener explicaciones rápidas.
• Detectar y corregir errores estructurales en los datos, como duplicados, columnas mal nombradas y valores fuera de rango.
• Identificar valores atípicos (outliers) mediante métodos estadísticos y visuales, evaluando si deben eliminarse, corregirse o conservarse.
• Normalizar y limpiar columnas de texto usando funciones de Pandas (.str.strip(), .str.lower(), .replace()), asegurando consistencia en los datos.
• Configurar la lectura robusta de archivos CSV con parámetros para manejar NA, codificación y formatos complejos.
• Diseñar prompts para guiar a la IA en la creación de funciones de limpieza automatizadas, validando siempre los resultados como analista.
• Detectar y tratar valores nulos con estrategias adecuadas, como eliminación, imputación o asistencia de IA, evaluando el impacto en las distribuciones.
• Diferenciar entre duplicados exactos y lógicos, aplicando claves compuestas y normalización previa antes de deduplicar datos.
• Aplicar técnicas avanzadas para manejar outliers (IQR, z-score, winsorización, capping) y documentar criterios de decisión.
• Transformar tipos de datos y aplicar normalización numérica (Min–Max, Z-score) para preparar datasets para análisis y modelos sensibles a escala.
• Crear nuevas columnas con lógica condicional para enriquecer el análisis con variables derivadas.
• Agrupar y agregar datos por categorías con groupby().agg(…), generando KPIs y métricas relevantes para el negocio.
• Calcular e interpretar medidas de tendencia central (media, mediana, moda), entendiendo su relación con outliers y asimetrías.
• Analizar la dispersión de los datos mediante varianza, desviación estándar, rango e IQR, interpretando su impacto en la estabilidad de las variables.
• Construir gráficos de barras y líneas con Seaborn, comparando categorías y detectando tendencias temporales con medias móviles.
• Visualizar distribuciones de datos con histogramas y proporciones con gráficos de pastel, aplicando criterios de cuándo usarlos y cuándo evitarlos.
• Agrupar por semanas/meses con resample() y Grouper; tendencias con medias móviles y estacionalidad básica.
• Portafolio final: informe, notebook limpio y README reproducible.
• KPIs en Excel: tablas dinámicas, segmentadores y gráficos vinculados.
• Versionar notebooks y datos; empaquetar resultados reproducibles.
• Diseñar visualizaciones efectivas: títulos, ejes, etiquetas y anotaciones.
• Manejar fechas: parsing, zonas horarias y resampling por periodos.
• Usar IA para explicar errores y generar tests de datos básicos.
• Perfilado rápido del dataset con ydata-profiling para EDA inicial.
• Validar calidad con reglas en Pandas: tipos, rangos y dominios válidos.
• Optimizar rendimiento en Pandas con vectorización y evitando bucles.
• Crear funciones reutilizables y notebooks claros con buen markdown.
• Documentar criterios de limpieza y outliers para trazabilidad y auditoría.
• Automatizar reportes PDF desde notebooks usando plantillas y parámetros.
• Exportar a CSV/Excel con formatos, múltiples hojas y gráficos embebidos.
• Reorganizar datos con pivot(), melt() y crosstab para pasar de ancho a largo.
• Unir datasets con merge(), join() y concat(); resolver claves y cardinalidades.

Análisis de Datos con IA y Python en 10 Días. De 0 a Reporte es un curso 100 % práctico que te lleva, paso a paso, desde los fundamentos hasta la entrega de informes profesionales en Excel y PDF. Aprenderás a construir un flujo de trabajo completo de analítica: recolección, limpieza, exploración, visualización y reporte, utilizando Python y las librerías clave de la industria, con la IA como asistente para acelerar tu productividad.

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Entrenarás un pensamiento analítico sólido con estadística descriptiva (tendencia central, dispersión, percentiles) y desarrollarás visualizaciones efectivas para comunicar hallazgos. Además, dedicarás un bloque al análisis temporal: manejo de fechas, resampling y gráficos de series. Cerramos integrando todo en reportes listos para negocio: hojas de Excel automatizadas y documentos PDF generados a partir de tus resultados.

Para que avances con confianza, el curso incluye cuestionarios breves y seis asignaciones prácticas distribuidas a lo largo del programa, más un proyecto integrador con datos reales. La IA se incorpora de forma transversal: la emplearemos para crear borradores de código, listas de verificación de calidad, explicación de errores y plantillas de reportes, siempre con criterio y buenas prácticas.

Este curso es para principiantes y para quienes quieran formalizar su proceso analítico. Solo necesitas curiosidad, ganas de practicar y un entorno básico de Python con Jupyter o Colab. Al finalizar, contarás con un portafolio mínimo: un informe completo y reproducible que podrás presentar en tu trabajo o incluir en tu CV.

Who this course is for:

• Toda persona interesada en aprender análisis de datos con python e inteligencia artificial