Duración Total32 horas
Cupo mínimo30 participantes
Nivel TécnicoIntermedio
Próxima Cohorte18 de enero de 2027
Objetivo de la Microcredencial
Convertir datos desordenados en hallazgos claros y fundamentados que apoyen la toma de decisiones, usando Python.
Justificación y Contexto
Estructura Curricular (2 Módulos)
Módulo 1: Fundamentos del análisis de datos con Python16 hrs
Comprender los principios y herramientas básicas de Python para el manejo de datos.
Módulo 2: Análisis exploratorio y visualización de datos16 hrs
Aplicar técnicas de análisis exploratorio y visualización para interpretar datos.
Competencias Acreditadas
- Limpiar y preparar un conjunto de datos: tratar valores faltantes, duplicados e inconsistencias de formato.
- Manipular datos con Python y Pandas: seleccionar columnas, filtrar filas y combinar varias fuentes.
- Identificar patrones, tendencias y valores atípicos mediante análisis exploratorio de datos (EDA).
- Elegir el gráfico adecuado (histogramas, barras, dispersión) y explicar tus hallazgos a personas no especialistas.
- Fundamentar tus conclusiones con estadística descriptiva, distinguiendo correlación de causalidad.
- Documentar un análisis reproducible en un notebook de Python que otras personas puedan revisar y continuar.
Insignia Oficial Verificable
Análisis de Datos con Python
Calificación mínima de 80/100 en la evidencia final: Análisis completo —exploración, limpieza, visualización e interpretación— de un conjunto de datos basado en un caso real, integrando ambas microcredenciales.
Estándar: Open Badges (Acreditta)