De qué se trata
Analizar datos es convertir información en decisiones. Este curso de nivel inicial recorre el proceso completo: definir la pregunta de negocio, obtener los datos, limpiarlos, explorarlos y comunicar los hallazgos con visualizaciones claras.
Empezamos por los fundamentos de estadística y de Python (Jupyter o VS Code, variables, listas, diccionarios, bucles y funciones) y avanzamos a pandas para cargar CSV y Excel, filtrar, agrupar y tratar valores nulos. Después trabajarás la limpieza y preparación ETL, el análisis exploratorio con Matplotlib y Seaborn, la visualización interactiva con Plotly y los dashboards con Streamlit o Tableau.
Los dos últimos bloques temáticos te acercan al negocio: métricas clave como CAC, LTV y churn, embudo de ventas y análisis de cohortes, además de SQL para analistas (JOIN, GROUP BY, funciones de ventana y conexión a bases de datos desde Python). El curso cierra con un proyecto final: eliges un caso real, limpias los datos, calculas métricas y construyes un dashboard interactivo con conclusiones accionables que presentas en 5 minutos.
¿Para quién es?
- Analistas principiantes que empiezan en datos
- Gerentes que quieren tomar decisiones con datos
- Marketers que necesitan medir campañas y métricas de negocio
- Profesionales sin experiencia previa en programación que quieren aprender Python aplicado a datos
Requisitos
- No se requiere experiencia previa en programación: el curso incluye los fundamentos de Python
- Un ordenador con Python instalado (por ejemplo con Anaconda) y Jupyter Notebook o VS Code
- Nociones básicas de hojas de cálculo resultan útiles, pero no son obligatorias
- Disposición para trabajar con un dataset propio o público en el proyecto final
Programa
- Introducción al Análisis de DatosRol de los datos en los negocios, tipos de datos (numéricos, categóricos y temporales) y estadística básica: media, mediana y desviación estándar.
- Fundamentos de PythonConfiguración de Jupyter o VS Code e instalación de librerías. Sintaxis esencial: variables, listas, diccionarios, bucles y funciones.
- Pandas: manejo de datosCarga de CSV y Excel, el objeto DataFrame, indexación, filtrado, selección de columnas, agrupación con groupby y tratamiento de nulos.
- Limpieza y Preparación (ETL)Extraer, transformar y cargar: conversión de tipos, normalización de texto, manejo de fechas y combinación de tablas con merge.
- Análisis Exploratorio (EDA)Estadística descriptiva, correlaciones y detección de anomalías. Histogramas, boxplots y scatter plots con Matplotlib y Seaborn.
- Visualización y DashboardsPrincipios para elegir el gráfico correcto, gráficos interactivos con Plotly e introducción a Streamlit y Tableau para construir dashboards.
- Business AnalyticsMétricas clave: CAC, LTV y churn, con la relación LTV/CAC. Conversión del embudo de ventas y análisis de cohortes para medir retención.
- SQL para analistasFundamentos de SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN y funciones de ventana. Conexión a bases de datos y lectura de consultas desde Python.
- Proyecto FinalSelección del caso y la pregunta de negocio, limpieza de datos, EDA, cálculo de métricas, dashboard con conclusiones accionables y presentación.
Qué incluye
- 9 módulos en texto con lección, materiales y test en cada uno
- Código listo de pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit y SQL
- Recetas prácticas de limpieza y preparación de datos (ETL)
- Fórmulas y ejemplos de métricas de negocio (CAC, LTV, churn, conversión del embudo)
- Rúbrica de entrega para el proyecto final
- Proyecto final: dashboard interactivo con conclusiones de un caso real
- Certificado de finalización
Preguntas frecuentes
¿El curso tiene videos?
No. El curso es 100% en texto: cada módulo incluye una lección escrita, materiales con código y un test de autoevaluación.
¿Cuántos módulos tiene el curso?
Tiene 9 módulos, desde la introducción al análisis de datos hasta el proyecto final.
¿Necesito saber programar antes de empezar?
No. El curso es de nivel inicial e incluye un módulo de fundamentos de Python con la sintaxis esencial que necesitarás.
¿Qué herramientas se usan?
Python con Jupyter o VS Code, pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit y SQL. También se presenta Tableau como opción no-code.
¿Qué entrego en el proyecto final?
Un dashboard interactivo construido sobre un caso real, con datos limpios, al menos tres visualizaciones, dos o tres métricas de negocio, conclusiones accionables y una presentación de 5 minutos.
¿Se enseña SQL?
Sí. El módulo 8 cubre los fundamentos de SQL (JOIN, GROUP BY, funciones de ventana) y cómo traer los resultados a un DataFrame de pandas.
¿Hay certificado?
Sí, se entrega un certificado de finalización.
¿Qué pasa si el curso no es para mí?
Cuentas con la garantía de 7 días de Hotmart para solicitar el reembolso.
Nota honesta
Curso 100% en texto (lecciones, materiales de código y test), con certificado de finalización y proyecto final. No ofrecemos promesas de ingresos ni de empleo: los resultados dependen del trabajo y el contexto de cada participante.
Análisis de Datos con Python — De los datos a la decisión
Precio, cuotas y formas de pago se muestran en el checkout de Hotmart.