EXPERTO EN PYTHON
Formación integral en Python para ciencia de datos. NumPy, pandas, visualización avanzada, scikit-learn, machine learning, APIs y despliegue de modelos en producción.
Formación exhaustiva en Python orientada a ciencia de datos y análisis de datos. Cubre fundamentos avanzados, estructuras de datos, funciones lambda, decoradores, NumPy para operaciones vectorizadas, álgebra lineal computacional.
Pandas para manipulación tabulares, visualización con matplotlib y seaborn, machine learning con scikit-learn, algoritmos avanzados (ensemble, SVM, PCA), evaluación e interpretabilidad, APIs REST e integración con Google Cloud.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para profesionales que necesitan dominio completo en Python para ciencia de datos, análisis avanzado y machine learning en producción.
- Científicos de datos
- Analistas avanzados
- Ingenieros de datos
- Especialistas en ML
- Consultores de datos
- Profesionales en business intelligence avanzado
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos de Python para Ciencia de Datos
Estructuras de datos avanzadas (namedtuples, dataclasses), funciones lambda, programación funcional, decoradores, map, filter, reduce, generadores e iteradores, manejo robusto de excepciones, módulos y paquetes reutilizables.
- 02
NumPy y Manipulación Eficiente de Datos Numéricos
Arrays multidimensionales, operaciones vectorizadas, álgebra lineal (multiplicación matricial, transposición, determinantes, descomposición QR y SVD), indexación avanzada, broadcasting, generación de números aleatorios, estadísticas.
- 03
Pandas: Manipulación y Análisis de Datos Tabulares
Series y DataFrames, carga desde múltiples formatos, limpieza y transformación, manejo de valores faltantes, aggregaciones y groupby, fusión y concatenación, índices multidimensionales, series temporales.
- 04
Visualización Avanzada de Datos
Matplotlib para gráficos estáticos complejos, seaborn para visualizaciones estadísticas, personalización avanzada, Plotly para visualizaciones interactivas, dashboards, exportación en alta calidad.
- 05
Machine Learning Fundamentals con scikit-learn
Algoritmos de clasificación y regresión, evaluación con múltiples métricas, validación cruzada k-fold, cross-validation avanzada, tuning de hiperparámetros con GridSearch y RandomSearch, pipelines de preprocesamiento.
- 06
Algoritmos Avanzados de Machine Learning
Métodos de ensamble (Random Forest, Gradient Boosting), máquinas de soporte vectorial con kernels, PCA para reducción de dimensionalidad, clustering (k-means, jerárquico), SHAP para interpretabilidad.
- 07
Integración de APIs y Despliegue de Modelos
Consumo de APIs REST, manejo de paginación y rate limits, serialización con pickle y joblib, versionamiento de modelos, pipelines completos fin a fin, reproducibilidad, monitoreo en producción.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Dominar estructuras avanzadas y programación funcional
- Realizar operaciones vectorizadas complejas con NumPy
- Manipular y analizar datos tabulares con pandas a escala
- Crear visualizaciones profesionales y interactivas
- Implementar algoritmos de ML completos
- Evaluar y optimizar modelos sistemáticamente
- Interpretar decisiones de modelos complejos
- Desplegar modelos en producción y monitorear
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Formación fragmentada en múltiples cursos cortos
- Falta de cobertura de algoritmos avanzados
- Ausencia de integración con Google Cloud
- Sin cobertura real de deployment en producción
En WAT
- Curso integral de 50h cobriendo stack completo
- Algoritmos avanzados: ensemble, SVM, PCA, SHAP
- Integración con Google Cloud y BigQuery
- Pipelines completos fin a fin listos para producción
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuánto tiempo duran todos los módulos?
50 horas en total, típicamente 10-12 semanas en formato parte-time (4-5h/semana).
¿Es un curso de Python general o especializado?
100% especializado en ciencia de datos. Omitimos web development y cubrimos en profundidad todo lo que un científico de datos necesita.
¿Qué versión de Python enseña?
Python 3.10+, que es el standard actual. Todo es compatible hacia atrás con versiones recientes.
¿Cuándo debería tomar este vs cursos separados?
Toma este si necesitas dominio integral. Si solo necesitas pandas, toma nuestro curso de 'Tratamiento de Datos en Python'.
¿Incluye certificación?
No incluimos certificaciones oficiales, pero graduados tienen portafolio de proyectos reales demostrables.
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