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Introducción a la ciencia de datos con Phyton
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Introducción a la ciencia de datos con phyton

Introducción a la ciencia de datos con Phyton

  • Por qué estudiarlo
  • Programa
  • Beneficios
Certificaciones
Certificado de inscripción y Certificado de aprovechamiento
Precio
1000€
Usa el código RANKIA26 y ahorra un 20%: el curso por 800 €.
Inicio
junio 2026
Duración
40 horas
Idioma
Español
Modalidad
Semipresencial · Madrid
Categorías
Finanzas Cuantitativas, Finanzas, Big Data, Inteligencia Artificial y Otros
Plan de estudios
Horario
L/M/X/J 17:00 – 21:00

Descripción

Este curso ofrece una introducción totalmente práctica a Python, el lenguaje líder en la ciencia de datos gracias a su potente ecosistema de bibliotecas. A lo largo de las sesiones, los alumnos aprenderán de forma directa a través de ejemplos y prácticas interactivas que se resolverán en clase, abordando desde el tratamiento de ficheros y la generación de gráficas hasta la predicción de datos mediante técnicas de inteligencia artificial.

La formación se impartirá de forma presencial en las instalaciones del Palacio de la Bolsa, pero contará con una flexibilidad total para adaptarse a los estudiantes. Aquellos que no puedan desplazarse podrán seguir las clases en directo vía streaming por Zoom; además, todas las sesiones quedarán grabadas y accesibles en el Aula Virtual del Instituto BME junto a la documentación complementaria para facilitar el estudio y el repaso.

¿Por qué estudiarlo?

Resumen del programa

Este curso 100% práctico está diseñado para dominar Python desde cero y aplicarlo con éxito en el análisis de datos y la inteligencia artificial. A través de proyectos reales en Jupyter Notebook, aprenderás a limpiar, fusionar y analizar datos, avanzando desde la gestión de archivos básicos hasta la creación de modelos predictivos y el uso de tecnologías punteras como los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs).

El objetivo principal es que adquieras total autonomía para transformar datos brutos en información estratégica con el menor esfuerzo posible, a través del siguiente itinerario:

  • Fundamentos y Carga de Datos (Sesiones 1-2): Introducción a Python, Jupyter Notebook y gestión de archivos con Pandas y Numpy.
  • Manipulación y Limpieza (Sesiones 3-4): Filtrado, transformación de tablas y combinación automática de múltiples ficheros.
  • Estadística y Visualización (Sesiones 5-6): Análisis de datos, tests estadísticos y creación de gráficos avanzados (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
  • Machine Learning (Sesiones 7-9): Creación de modelos predictivos de Regresión (tendencias bursátiles) y Clasificación (redes neuronales, árboles de decisión y detección de spam).
  • IA Avanzada (Sesión 10): Uso de modelos LLM (Huggingface) para análisis de sentimiento, resúmenes automáticos y visión por computador.

Beneficios para los usuarios de Rankia

  • Te ofrecemos asesoramiento personalizado, experto y gratuito sobre este Programa
  • Te ponemos en contacto directo con la escuela para facilitar cualquier trámite

¿Quieres saber si este curso se adapta a tu perfil?

Habla con nuestro equipo asesor y te ayudaremos encantados.

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