CURSOS 2026 - 27

Desarrollo y Programación

INSCRÍBETE AHORA

Cursos de programación

Presencial
(Consultar calendario)

Duración
150 horas

Certificación

Desarrollo y visualización de datos con Python

Objetivos:

Analizar, transformar y visualizar datos con Python, utilizando librerías especializadas para obtener información útil y comunicarla de forma clara mediante gráficos e informes reproducibles.

Dominar Python aplicado al análisis de datos, trabajando con estructuras, ficheros y entornos de trabajo.

Aplicar técnicas de limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos con librerías especializadas.

Crear visualizaciones claras y profesionales y elaborar informes reproducibles.

Colectivo al que va dirigido:

Prioritariamente trabajadores/as desempleados, con carácter general residentes en la Comunidad de Madrid, inscritos en la red de oficinas. Cuando los participantes sean trabajadores ocupados éstos deberán ser, con carácter general residentes en la Comunidad de Madrid o prestar sus servicios en centros de trabajo ubicados en la misma.

Relación de contenidos formativos presenciales:

1	Módulo 1: Fundamentos de programación en Python (60 h). • Entorno de trabajo con Python y Jupyter Notebook • Sintaxis básica, tipos de datos y estructuras de control • Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos • Funciones, módulos y paquetes • Manejo de ficheros (CSV, TXT, JSON) • Buenas prácticas y organización del código
2	Módulo 2: Análisis y tratamiento de datos con Python (60 h). • Introducción a pandas y estructuras de datos (Series, DataFrame) • Carga de datos desde diferentes fuentes (CSV, Excel, bases de datos) • Limpieza y transformación de datos • Tratamiento de valores faltantes y atípicos • Agrupaciones, uniones y combinaciones de tablas • Análisis exploratorio de datos y estadísticas descriptivas básicas
3	Módulo 3: Visualización y comunicación de datos (30 h). • Introducción a la visualización de datos • Gráficos básicos con Matplotlib (líneas, barras, sectores, histogramas) • Gráficos avanzados y estilos con Seaborn u otras librerías • Visualización interactiva básica con librerías adecuadas • Diseño de dashboards sencillos y cuadernos de análisis reproducibles • Buenas prácticas en la presentación e interpretación de gráficos