Data Science Con Python (AI-Enhanced)
Al finalizar esta especialización podrás:
- ✅ Realizar análisis exploratorio de datos completo con Pandas, NumPy y visualizaciones.
- ✅ Obtener, limpiar y transformar datos desde múltiples fuentes (CSV, SQL, APIs web).
- ✅ Construir modelos de machine learning con scikit-learn para regresión y clasificación.
- ✅ Crear visualizaciones profesionales con Matplotlib y Seaborn para comunicar hallazgos.
- ✅ Evaluar críticamente el rendimiento de modelos y elegir el algoritmo adecuado para cada problema.
Contenido de la especialización
Python es un lenguaje de propósito general de alto nivel que ha cobrado aún más relevancia en los últimos años debido a la facilidad con que puede aprenderse, la amplia gama de bibliotecas y su portabilidad, pudiendo encontrarlo inclusive en sistemas incrustados como el ESP8266 o Arduino.
Se le ha dado un uso extensivo en la automatización de tareas para administración de sistemas, cobrando luego importancia en el desarrollo web, pasando por aplicaciones de corte científico y ahora se ha popularizado su uso para Data Science y Machine Learning.
En esta especialización potenciada por IA, utilizarás asistentes de código para acelerar el análisis exploratorio, depurar visualizaciones complejas y entender modelos de machine learning mediante un tutor socrático que te guiará — no que hará el trabajo por ti.
Objetivos🔗
- Conocer las bibliotecas actuales de Python para Data Science con asistencia de IA.
- Desarrollar habilidades de análisis exploratorio de datos apoyado por un copiloto inteligente.
- Obtener, procesar y validar datos provenientes de diversas fuentes con revisiones automatizadas.
- Aplicar técnicas de estadística y machine learning usando la IA como mentora de refactorización y diagnóstico de errores.
Temario🔗
Instalación y configuración🔗
- Visual Studio Code + una extensión de asistencia por IA de código abierto (por ejemplo, Continue.dev, Kilo Code o similar) conectada a la API de DeepSeek.
- Intérprete de Python y entorno virtual.
- Bibliotecas necesarias de Python.
- Práctica con IA: Configuración del asistente local y creación del primer prompt para diagnosticar dependencias faltantes.
Notebooks🔗
- Introducción a Jupyter Notebooks / VS Code notebooks.
- Ventajas y posibilidades de uso con asistencia de IA.
- Práctica con IA: Uso del chat para analizar celdas con errores, interpretar trazas de
NaNy sugerir transformaciones. - Exportación.
Fuentes de datos🔗
- Archivos locales.
- CSV.
- Excel.
- Bases de datos (SQL).
- MySQL (MariaDB) con consultas asistidas.
- Web.
- Servicios remotos.
- Web Scraping.
- Práctica con IA: Ingeniería de prompts para limpiar y unificar datasets de múltiples fuentes.
Pandas🔗
- Fundamentos.
- DataFrames.
- Exploración básica de los datos cargados.
- Funciones y técnicas más usadas.
- Práctica con IA: El asistente actúa como depurador interactivo: detecta columnas con tipos incorrectos y sugiere transformaciones
apply()omap()optimizadas.
Bibliotecas para Data Science🔗
- Seaborn.
- Matplotlib.
- Scikit-Learn.
- Statsmodels.
- Práctica con IA: Refactorización de gráficos complejos con prompts iterativos ("dame un heatmap de correlaciones con etiquetas rotadas").
Temas selectos🔗
- Análisis mediante modelos de regresión.
- Clasificación de datos usando aprendizaje no supervisado.
- Práctica con IA: Evaluación crítica de resultados del modelo — la IA actúa como tutor socrático preguntando "¿por qué eliges este modelo?", "¿qué métrica es la adecuada?".
🎯 Proyecto final de la especialización
Realizarás un análisis completo de un conjunto de datos real (ej. ventas, COVID-19 o precios de vivienda) que incluya limpieza y transformación, análisis exploratorio con visualizaciones, construcción de modelos predictivos (regresión y clasificación), evaluación de métricas y presentación de conclusiones en un notebook de Jupyter.
🚀 Esta especialización te prepara para
❓ Preguntas frecuentes
- ¿Necesito saber programación avanzada para esta especialización?
Se requieren conocimientos básicos de Python. Si nunca has programado, te recomendamos tomar primero nuestra especialización Python From Scratch. El contenido de Data Science se enfoca en el uso de bibliotecas especializadas (Pandas, NumPy, scikit-learn), no en algoritmos desde cero.
- ¿Qué pasa si no tengo experiencia en estadística?
La especialización incluye los fundamentos de estadística necesarios para entender los modelos. Si requieres un repaso más profundo, el asistente de IA te guiará con explicaciones personalizadas durante las prácticas.
- ¿Necesito una computadora especial para correr los modelos?
No. Con 8 GB de RAM y un procesador moderno es suficiente para todos los ejercicios de la especialización. Los modelos de machine learning que entrenamos son de tamaño pequeño a mediano (scikit-learn), no requieren GPU.
- ¿Hay becas o descuentos disponibles?
Sí. Ofrecemos descuento por pago en una sola exhibición o transferencia, así como la opción de pagos en mensualidades. Escríbenos a contacto@bytelabs.com.mx para conocer más detalles.