Los datos están presentes en cada decisión de hoy, pero convertir una hoja de cálculo o un archivo CSV en una respuesta real requiere más que abrir Excel. Este curso te enseña a pensar y trabajar como un analista de datos usando Python — el lenguaje que impulsa la mayor parte del trabajo con datos en el mundo — desde tu primera línea de código. No se requiere experiencia previa en programación. Empiezas con el Python justo y necesario para ser peligroso: variables, listas, diccionarios y bucles, aprendidos dentro de Jupyter notebooks tal como lo hacen los analistas en su trabajo diario. A partir de ahí pasas a pandas, la herramienta central del análisis de datos práctico, aprendiendo a cargar archivos CSV reales en DataFrames, seleccionar las columnas que necesitas y filtrar filas hasta quedarte exactamente con los datos que importan. Los datos del mundo real nunca están limpios, así que dedicas un track completo a arreglarlos — manejar valores faltantes, corregir tipos de datos, eliminar duplicados, agrupar datos con groupby y combinar varias tablas en un solo conjunto de datos coherente. Luego aprendes a ver tus datos construyendo gráficos con matplotlib y seaborn, eligiendo el gráfico correcto para la pregunta que estás haciendo, y leyendo gráficos como lo hacen los analistas. Finalmente lo unes todo con estadística descriptiva, correlaciones y agregación, aprendiendo a extraer una idea real de los números y a explicar la historia detrás de ellos. Cada lección es práctica y basada en ejemplos, construida alrededor de los problemas cotidianos que enfrentan los analistas. Al terminar cargarás, limpiarás, analizarás y visualizarás un conjunto de datos desde cero con confianza — y explicarás qué significa.