Python desde cero
¡Descubre el poder de la programación con nuestro curso grabado de Python desde cero!
- NIVEL: Iniciación
- DURACIÓN: 20 horas
- MODALIDAD: Grabado
- INICIO: Disponible todo el 2026
Aprende Python: El lenguaje de programación universal
Python es uno de los lenguajes más utilizados en datos, IA y desarrollo, y también uno de los mejores para empezar a programar. En este curso grabado aprenderás paso a paso, desde los conceptos básicos hasta construir tus primeros programas con confianza.
Está pensado para personas que empiezan desde cero y quieren aprender de forma clara, práctica y a su ritmo, con explicaciones sencillas y ejercicios que te ayudan a entender cómo funciona Python en situaciones reales.
Aquí no memorizarás código: aprenderás a pensar como programador y a sentar una base sólida para seguir creciendo.
¿Por qué aprender Python?
Python tiene una sintaxis clara y sencilla, ideal si nunca has programado. Te permite centrarte en entender la lógica, no en memorizar reglas complejas.
Es uno de los lenguajes más usados en Big Data, Inteligencia Artificial y Análisis de Datos. Aprender Python es abrir la puerta a un nuevo camino en tu profesión.
Con Python puedes automatizar tareas, analizar información o crear tus propios proyectos. Iníciate en el mundo del Análisis de Datos, incluso sin experiencia previa.
Aprende con expertos como si estuvieran a tu lado, pero desde donde quieras.
No te pierdas la oportunidad de una formación flexible y online. No estarás solo: tendrás acceso a una comunidad activa y seguimiento continuo. Datahack te prepara para comenzar en tu carrera en el mundo de los datos.
Programa
1. Programación con Python
1.1. Herramientas para el análisis de datos
- Introducción instalación herramientas análisis de datos
- ¿Qué es Python?
- ¿Qué es Anaconda?
- Instalando Anaconda
- Explorando Anaconda Navigator
- ¿Qué es Jupyter?
- Tu primer cuaderno en JupyterLap
- ¿Qué es Google Colab?
- ¿Qué es la línea de comandos?
1.2. Introduccion a la programación en Python
Te haremos la mejor introducción a este lenguaje.
1.3. Operadores en Python
Operadores con Python
1.4. Tipos de datos básicos y colecciones de datos
-
Colecciones de datos: Listas
-
Colecciones de datos: tuplas, diccionarios y sets
1.5. Expresiones condicionales, bucles y gestión de errores
-
Expresiones condiciones
-
Bucles
-
Try/except
1.6. Métodos y funciones
-
Métodos
-
Funciones built-in y funciones de terceros
-
Funciones UDF y lambda
1.7. Paquetes y entornos virtuales
-
Librerías en python
-
Entornos virtuales
2. Análisis de datos con Python
2.1. Introducción al análisis de datos con Python
- Análisis de datos con Python.
2.2. Numpy
- Creación de arrays
- Arrays, tensores e imágenes
- Operaciones con Arrays
2.3. Pandas
- Pandas series
- Pandas dataframe (creación y lectura de archivos con pandas)
- Manipular filas, columnas y celdas
Selección, filtrado y ordenación de datafames - Operaciones avanzadas con pandas (groupby, tablas dinámicas, valores nulos y duplicados y joins)
2.4. Conclusiones
Conclusiones del bloque.
3. Visualización de datos con Python
3.1 Introducción visualización de datos
La visualización de datos con Python permite convertir datos complejos en gráficos claros y atractivos usando bibliotecas como Matplotlib y Seaborn.
3.2.Pintando gráficos con matplotlib
Te enseñaremos a crear y personalizar visualizaciones de datos utilizando la biblioteca Matplotlib de Python.
3.3. Interfaces de programación
Cómo interactuar y manipular datos mediante APIs y bibliotecas en Python.
3.4. Customización de gráficos, estilos y guardar imágenes
Te enseñaremos a personalizar gráficos, aplicar estilos y guardar visualizaciones en distintos formatos utilizando Matplotlib.
3.5. Tipos de gráficos en seaborn
Aprenderás a crear diversos gráficos estadísticos y estilizados utilizando la biblioteca Seaborn.
3.6. Conclusiones
Conclusiones del bloque.
1. Programación con Python
1.1. Herramientas para el análisis de datos
- Introducción instalación herramientas análisis de datos
- ¿Qué es Python?
- ¿Qué es Anaconda?
- Instalando Anaconda
- Explorando Anaconda Navigator
- ¿Qué es Jupyter?
- Tu primer cuaderno en JupyterLap
- ¿Qué es Google Colab?
- ¿Qué es la línea de comandos?
1.2. Introduccion a la programación en Python
Te haremos la mejor introducción a este lenguaje.
1.3. Operadores en Python
Operadores con Python
1.4. Tipos de datos básicos y colecciones de datos
-
Colecciones de datos: Listas
-
Colecciones de datos: tuplas, diccionarios y sets
1.5. Expresiones condicionales, bucles y gestión de errores
-
Expresiones condiciones
-
Bucles
-
Try/except
1.6. Métodos y funciones
-
Métodos
-
Funciones built-in y funciones de terceros
-
Funciones UDF y lambda
1.7. Paquetes y entornos virtuales
-
Librerías en python
-
Entornos virtuales
2. Análisis de datos con Python
2.1. Introducción al análisis de datos con Python
- Análisis de datos con Python.
2.2. Numpy
- Creación de arrays
- Arrays, tensores e imágenes
- Operaciones con Arrays
2.3. Pandas
- Pandas series
- Pandas dataframe (creación y lectura de archivos con pandas)
- Manipular filas, columnas y celdas
Selección, filtrado y ordenación de datafames - Operaciones avanzadas con pandas (groupby, tablas dinámicas, valores nulos y duplicados y joins)
2.4. Conclusiones
Conclusiones del bloque.
3. Visualización de datos con Python
3.1 Introducción visualización de datos
La visualización de datos con Python permite convertir datos complejos en gráficos claros y atractivos usando bibliotecas como Matplotlib y Seaborn.
3.2.Pintando gráficos con matplotlib
Te enseñaremos a crear y personalizar visualizaciones de datos utilizando la biblioteca Matplotlib de Python.
3.3. Interfaces de programación
Cómo interactuar y manipular datos mediante APIs y bibliotecas en Python.
3.4. Customización de gráficos, estilos y guardar imágenes
Te enseñaremos a personalizar gráficos, aplicar estilos y guardar visualizaciones en distintos formatos utilizando Matplotlib.
3.5. Tipos de gráficos en seaborn
Aprenderás a crear diversos gráficos estadísticos y estilizados utilizando la biblioteca Seaborn.
3.6. Conclusiones
Conclusiones del bloque.
20 horas de formación
Formato grabado
Profesor
Javier Canales Luna
Analista de datos freelance y colaborador con empresas de todo el mundo en proyectos de análisis de datos y regulación tecnológica. Instructor con más de 3 años de experiencia, escribe regularmente artículos sobre ciencia de datos en inglés y en español en medios reconocidos como DataCamp o Towards Data Science.
«Cuanta más gente sepa programar, mejor preparados estaremos para afrontar los grandes desafíos sociales, económicos y medioambientales del mundo digital»
¿Por qué Datahack?
BBVA, IBM SkillsBuild, Cruz Roja Española, Gobierno de españa, Accenture, Plan Internacional, y más.
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Programación con Python
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- Acceso a Comunidad Discord
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