Curso de Análisis y visualización de datos con Python
Aprende con el curso de Análisis y visualización de datos con Python para empresas hasta 100% Bonificado, a medida para tu organización.
¿Por qué elegir el curso de Análisis y visualización de datos con Python con Imagina Formación?
100% Bonificable a través de FUNDAE
Totalmente Práctico y Aplicable
Formación en Análisis y visualización de datos con Python a Medida para tu empresa
Curso TUTORIZADO por Expertos en Análisis y visualización de datos con Python
100% Bonificable a través de FUNDAE
Forma a tu equipo sin coste para tu empresa. Este curso de Análisis y visualización de datos con Python es hasta 100% bonificable a través de FUNDAE.
- Potencia las competencias clave de tus profesionales.
- Accede a una formación práctica, actualizada y orientada a resultados.
- Prepara a tu equipo para los retos del entorno laboral actual.
- Nos ocupamos de la gestión con FUNDAE si tu empresa lo necesita.
Formación en Análisis y visualización de datos con Python a medida
Descubre el mejor curso de Análisis y visualización de datos con Python para empresas a través de nuestra modalidad Aula Virtual Personalizada:
- Sesiones en vivo a través de videoconferencia.
- Temario totalmente personalizado.
- Fechas y horarios adaptados a tu empresa.
- Acceso a las grabaciones.
- Hasta 100 ejercicios autocorregibles.
- Proyectos diseñados a medida para tu equipo.
Totalmente Práctico y Aplicable
Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con un enfoque práctico y útil desde el primer momento.
- Aprendizaje 100% práctico, enfocado en lo que realmente necesitas.
- Casos reales y ejercicios adaptados a tu entorno profesional.
- Aplica cada conocimiento directamente en tus tareas diarias.
- Mejora tu rendimiento y el de tu equipo desde el primer día.
Aulas Virtuales Personalizadas
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Una formación en Análisis y visualización de datos con Python con herramientas avanzadas para un aprendizaje eficaz y actualizado
Impulsa tu aprendizaje con las herramientas avanzadas de nuestro campus virtual. Comunícate directamente con tu tutor mediante la mensajería instantánea, realiza un seguimiento en tiempo real de tu progreso y participa en foros de debate para intercambiar ideas con la comunidad educativa. Aprende, colabora y crece en un entorno diseñado para maximizar tu experiencia formativa.
Corrección Inteligente: Aprende y Mejora al Instante
Perfecciona tu aprendizaje con nuestra Corrección Inteligente en tiempo real. Accede a más de 100 ejercicios autocorregibles diseñados para reforzar tus conocimientos de manera práctica y efectiva. Nuestro sistema te permite practicar sin límites, consolidar conceptos clave y avanzar a tu propio ritmo. Cuanto más practicas, más aprendes.
Feedback Adaptado
Más que una simple corrección, nuestro Feedback Adaptado te guía en cada ejercicio. Analiza tus respuestas en tiempo real y te proporciona correcciones detalladas, ayudándote a identificar errores, comprender los conceptos clave y mejorar continuamente.
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras y recomendaciones adaptadas a tu nivel, asegurando que avances con confianza hasta dominar cada tema.
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
¿Por qué un curso en Análisis y visualización de datos con Python?
Empresas como Amazon, Netflix y Spotify aprovechan la potencia de Python para transformar datos en decisiones acertadas
¿Qué es el análisis de datos?
Importancia y aplicaciones del análisis de datos
Tareas en el análisis de datos
Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
Instalación de Python y configuración del entorno de trabajo
Configuración del IDE y plugins de interés
Creación de proyecto y primeros pasos
Introducción al análisis de datos con Python
¿Qué es el análisis de datos?
Importancia y aplicaciones del análisis de datos
Tareas en el análisis de datos
Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
Instalación de Python y configuración del entorno de trabajo
Configuración del IDE y plugins de interés
Creación de proyecto y primeros pasos
¿A quién va dirigida esta formación en Análisis y visualización de datos con Python?
Pensado para quienes deben dominar Análisis y visualización de datos con Python en su día a día
Analistas de Datos
Buscan mejorar sus capacidades en Python para analizar grandes volúmenes de datos y facilitar la toma de decisiones empresariales.
Ingenieros de Datos
Necesitan optimizar la limpieza y transformación de datos, asegurando bases de datos precisas y actualizadas para la empresa.
Científicos de Datos
Requieren formación avanzada en técnicas de análisis y visualización de datos para desarrollar modelos predictivos empresariales.
Desarrolladores de Software
Deben integrar herramientas de análisis de datos con aplicaciones empresariales, asegurando una visualización eficaz de datos.
Líderes de Equipo TI
Diseñan estrategias de datos en proyectos empresariales, garantizando su alineación con los objetivos empresariales y la seguridad de la información.
Consultores de Tecnología
Buscan proporcionar soluciones de análisis de datos efectivas para mejorar la eficiencia y competitividad de las organizaciones.
Aulas Virtuales Personalizadas
Formación en vivo por Zoom con temario, horarios y proyectos adaptados a tu empresa. Accede a las grabaciones y refuerza tu aprendizaje con ejercicios de autoevaluación inmediata.
Así ha transformado el curso de Análisis y visualización de datos con Python a otras empresas
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Análisis y visualización de datos con Python
Explora las respuestas a las preguntas que guían a nuestra comunidad. Aquí encontrarás claridad sobre cómo funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso te proporciona una comprensión profunda del análisis y visualización de datos utilizando Python, una habilidad esencial en el campo de la ciencia de datos. Aprenderás a manejar y transformar datos, crear visualizaciones avanzadas y aplicar técnicas de modelado predictivo, lo que te permitirá tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar significativamente los procesos empresariales.
¿Tienes dudas? Estamos aquí para ayudarte
Si no encuentras lo que buscas, ¡contáctanos! Nuestro equipo está listo para resolver tus inquietudes.
CONTACTARUn curso con un Proveedor con más de
15 años de Experiencia en la formación empresarial
Sobre
Cursos similares al curso de Análisis y visualización de datos con Python
![imgCurso](data:image/svg+xml;utf8, <svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M321.219 697.982C353.635 787.547 403.754 845 460.001 845C516.247 845 566.365 787.547 598.782 697.982C692.523 714.679 767.316 699.983 795.44 651.251C823.563 602.518 798.888 530.368 737.563 457.499C798.887 384.631 823.561 312.483 795.438 263.751C767.314 215.018 692.522 200.322 598.782 217.019C566.366 127.453 516.247 70 460 70C403.754 70 353.635 127.453 321.219 217.019C227.478 200.322 152.686 215.018 124.562 263.751C96.4391 312.483 121.113 384.631 182.437 457.5C121.112 530.368 96.437 602.518 124.561 651.251C152.684 699.983 227.478 714.68 321.219 697.982Z" fill="url(%23paint0_linear)"/>
<path d="M598.75 217C613.716 258.354 624.909 306.554 631.19 359.107C673.125 390.596 708.914 424.124 737 457.501C708.914 490.877 673.124 524.405 631.19 555.894C624.909 608.447 613.716 656.647 598.749 698C555.633 690.317 508.499 675.971 460.054 655.221C411.571 675.982 364.402 690.328 321.261 698C306.314 656.709 295.129 608.589 288.842 556.126L288.838 556.123C288.829 556.047 288.82 555.971 288.811 555.895C246.876 524.405 211.086 490.877 183 457.501C211.086 424.124 246.875 390.596 288.81 359.106L288.838 358.879L288.841 358.876C295.129 306.412 306.314 258.292 321.261 217C364.402 224.672 411.571 239.018 460.054 259.779C508.499 239.029 555.633 224.683 598.75 217Z" fill="url(%23paint1_linear)"/>
<path d="M637 457.5C637 423.41 634.985 390.35 631.2 358.858C605.765 339.775 578.075 321.442 548.476 304.346C518.931 287.281 489.271 272.481 460.087 260C430.904 272.48 401.246 287.28 371.703 304.344C342.028 321.484 314.271 339.867 288.782 359.003C288.468 361.622 288.166 364.253 287.876 366.894C284.688 395.958 283 426.298 283 457.499C283 459.627 283.008 461.75 283.023 463.869C283.258 495.658 285.245 526.515 288.783 555.998C314.271 575.133 342.026 593.516 371.701 610.655C401.244 627.719 430.904 642.52 460.087 655C489.272 642.519 518.933 627.718 548.478 610.653C578.076 593.558 605.766 575.225 631.2 556.143C631.206 556.091 631.212 556.039 631.219 555.987C634.991 524.541 637 491.533 637 457.5Z" fill="url(%23paint2_linear)"/>
<path d="M372 426.909V395.477C377.219 399.988 383.63 403.858 390.597 407.042C408.958 415.435 433.855 420.45 461 420.45C488.145 420.45 513.042 415.435 531.403 407.042C538.364 403.861 544.769 399.994 549.986 395.488L549.987 419.252H549.985V426.909C549.985 434.841 542.696 444.174 525.856 451.911C509.599 459.38 486.673 464.176 460.993 464.176C435.312 464.176 412.386 459.38 396.13 451.911C379.29 444.174 372 434.841 372 426.909Z" fill="white"/>
<path d="M525.856 345.265C509.628 337.809 486.754 333.017 461.128 333L460.993 333C459.615 333 458.245 333.014 456.884 333.041C432.871 333.522 411.514 338.197 396.13 345.265C379.368 352.966 372.068 362.247 372 370.155C372.068 377.985 379.343 387.216 396.12 394.885C412.381 402.317 435.313 407.09 461 407.09C486.687 407.09 509.619 402.317 525.88 394.885C542.301 387.379 549.618 378.377 549.985 370.657L549.985 370.267C549.985 362.334 542.696 353.002 525.856 345.265Z" fill="white"/>
<path d="M372 452.445V485.432C372 493.364 379.29 502.696 396.13 510.433C412.386 517.902 435.312 522.698 460.993 522.698C486.673 522.698 509.599 517.902 525.856 510.433C542.696 502.696 549.985 493.364 549.985 485.432V477.775H549.989L549.988 452.442C544.774 456.969 538.369 460.857 531.403 464.058C513.04 472.494 488.14 477.536 460.993 477.536C433.846 477.536 408.946 472.494 390.583 464.058C383.618 460.858 377.214 456.971 372 452.445Z" fill="white"/>
<path d="M549.996 510.958C544.781 515.488 538.373 519.378 531.403 522.58C513.04 531.017 488.14 536.059 460.993 536.059C433.846 536.059 408.946 531.017 390.583 522.58C383.618 519.38 377.214 515.494 372 510.967V543.733C372 551.666 379.29 560.998 396.13 568.735C412.386 576.204 435.312 581 460.993 581C486.673 581 509.599 576.204 525.856 568.735C542.696 560.998 549.985 551.666 549.985 543.733V536.077H549.999L549.999 534.21C550.001 529.085 550 522.25 549.998 515.414L549.996 510.958Z" fill="white"/>
<defs>
<linearGradient id="paint0_linear" x1="108.212" y1="677.001" x2="884.118" y2="192.271" gradientUnits="userSpaceOnUse">
<stop stop-color="%2377E8F8"/>
<stop offset="1" stop-color="%2379F8E8"/>
</linearGradient>
<linearGradient id="paint1_linear" x1="622.724" y1="179.109" x2="321.28" y2="698.178" gradientUnits="userSpaceOnUse">
<stop stop-color="%2353C8FA"/>
<stop offset="1" stop-color="%2353C8FA"/>
</linearGradient>
<linearGradient id="paint2_linear" x1="588.536" y1="203.647" x2="283.098" y2="677.183" gradientUnits="userSpaceOnUse">
<stop stop-color="%23468EF9"/>
<stop offset="1" stop-color="%23607FEE"/>
</linearGradient>
</defs>
</svg>)
![imgCurso](data:image/svg+xml;utf8, <svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<path d="M457.18 127C287.3 127 297.91 200.67 297.91 200.67L298.1 276.99H460.21V299.9H233.71C233.71 299.9 125 287.58 125 458.98C125 630.38 219.88 624.31 219.88 624.31H276.51V544.77C276.51 544.77 273.45 449.85 369.87 449.85H530.66C530.66 449.85 620.99 451.31 620.99 362.55V215.85C620.99 215.85 634.71 127 457.18 127ZM367.79 178.32C375.517 178.315 382.929 181.378 388.397 186.837C393.866 192.296 396.942 199.703 396.95 207.43C396.957 211.258 396.209 215.05 394.749 218.588C393.289 222.127 391.146 225.343 388.443 228.053C385.739 230.763 382.528 232.914 378.993 234.382C375.458 235.85 371.668 236.607 367.84 236.61H367.79C360.063 236.626 352.647 233.572 347.171 228.121C341.695 222.67 338.609 215.267 338.59 207.54V207.49C338.586 203.663 339.336 199.873 340.797 196.336C342.257 192.799 344.401 189.585 347.104 186.876C349.807 184.167 353.017 182.018 356.551 180.55C360.085 179.082 363.873 178.324 367.7 178.32H367.79Z" fill="url(%23paint0_linear)"/>
<path d="M462.001 792.691C631.881 792.691 621.281 719.021 621.281 719.021L621.091 642.701H458.971V619.791H685.471C685.471 619.791 794.181 632.121 794.181 460.701C794.181 289.281 699.301 295.371 699.301 295.371H642.671V374.911C642.671 374.911 645.731 469.791 549.311 469.791H388.521C388.521 469.791 298.191 468.331 298.191 557.101V703.851C298.191 703.851 284.471 792.671 462.001 792.671V792.691ZM551.391 741.371C547.565 741.375 543.775 740.625 540.239 739.164C536.703 737.703 533.489 735.559 530.781 732.856C528.073 730.153 525.924 726.943 524.457 723.409C522.99 719.875 522.234 716.087 522.231 712.261C522.227 708.434 522.977 704.644 524.438 701.107C525.899 697.57 528.042 694.355 530.745 691.647C533.448 688.938 536.658 686.788 540.192 685.32C543.726 683.852 547.514 683.094 551.341 683.091C555.17 683.077 558.964 683.819 562.506 685.272C566.049 686.726 569.27 688.863 571.986 691.561C574.702 694.26 576.86 697.467 578.337 701C579.813 704.533 580.579 708.322 580.591 712.151V712.201C580.596 719.93 577.532 727.345 572.071 732.815C566.61 738.285 559.201 741.363 551.471 741.371H551.391Z" fill="url(%23paint1_linear)"/>
<defs>
<linearGradient id="paint0_linear" x1="191.93" y1="192.868" x2="525.539" y2="525.735" gradientUnits="userSpaceOnUse">
<stop stop-color="%23387EB9"/>
<stop offset="1" stop-color="%23366994"/>
</linearGradient>
<linearGradient id="paint1_linear" x1="393.096" y1="411.662" x2="745.197" y2="744.49" gradientUnits="userSpaceOnUse">
<stop stop-color="%23FFDF44"/>
<stop offset="1" stop-color="%23FFC219"/>
</linearGradient>
</defs>
</svg>)
© 2025 Imagina, Imagina Group. Todos los derechos reservados