CURSO DE PYTHON PARA CIENCIA DE DATOS

 Fundamentos de Python

• Introducción al entorno Python
  • Tipos de datos básicos (enteros, flotantes, cadenas, booleanos)
  • Operadores aritméticos y lógicos
• Estructuras de control:
  • Condicionales (if, elif, else)
  • Bucles (for, while)
  • Funciones básicas (print, len, type, etc.)
  • Ejercicios prácticos orientados a datos

Funciones, errores y manejo de archivos

• Definición de funciones (def, argumentos, retorno)
• Manejo de errores con try, except
• Lectura y escritura de archivos (open, .read(), .write(), with)
• Introducción a bibliotecas externas: import, pip
• Carga de datasets con pandas desde archivos .csv

Introducción a pandas, NumPy y matplotlib

• Introducción a pandas: DataFrame, Series
  • Exploración de datos (.head(), .info(), .describe())
  • Filtrado, selección, limpieza básica
• Uso de NumPy para cálculos
• Gráficos básicos con matplotlib: plot, hist, bar
• Proyecto integrador: análisis básico de un dataset real (por ejemplo: Iris, Titanic, etc.)