La analítica de datos ha avanzado considerablemente en los últimos años y ahora existen diversas herramientas que nos permiten realizar tareas o procesos que antes eran complicados de realizar. Gracias a su versatilidad, el lenguaje de programación Python posee una serie de librerías que permiten realizar proyectos de analítica de datos de una forma muy sencilla y una de las librerías más populares es Pandas.
En este curso nos enfocaremos a:
* Conocer los conceptos, métodos y funciones de la librería Pandas.
* Analizar datos rápida y fácilmente con la librería de Pandas.
* Usar la librería de Pandas para importar, construir y manipular DataFrames.
En este primer tema nos enfocaremos a entender cómo instalar y preparar todo para utilizar la librería Pandas y aprenderemos los elementos fundamentales de la librería; además, conoceremos un poco de la historia de esta librería y el porqué es tan popular.
Elementos relevantes de la librería Pandas•3 minutes
13 readings•Total 190 minutes
Introducción al curso•10 minutes
Evaluación•10 minutes
Políticas•10 minutes
Introducción•10 minutes
PDF. Historia de la librería Pandas•30 minutes
Infografía. Importancia de la librería Pandas en la Ciencia de Datos•10 minutes
La librería Pandas•30 minutes
Para saber más•10 minutes
Manejando los datos con Pandas•30 minutes
Infografía. ¿Qué son los datos?•10 minutes
Situación Contextualizadora•10 minutes
Evaluación del tema 1•10 minutes
Invitación para continuar•10 minutes
4 assignments•Total 120 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Situación Contextualizadora•30 minutes
Evaluación del tema 1•30 minutes
1 discussion prompt•Total 30 minutes
Networking•30 minutes
Componentes principales en Pandas
Module 2•5 hours to complete
Module details
Una parte fundamental de Pandas es la manipulación de estructuras de datos y en este apartado estaremos enfocándonos a conocer la forma en la que Pandas maneja las estructuras de datos (series, dataframes, etc.). Adicionalmente estaremos aprendiendo las principales funciones que utiliza Pandas para manipular y analizar los datos.
Características relevantes de la librería Pandas•3 minutes
Aspectos relevantes de las funciones en Pandas•3 minutes
10 readings•Total 180 minutes
Introducción•10 minutes
PDF. Tipos de Estructuras de Pandas - Series•30 minutes
Infografía. Estructuras de datos más conocidas•30 minutes
La clase de objetos DataFrame•10 minutes
Para saber más•10 minutes
Funciones principales en Pandas•30 minutes
Infografía. Resumen descriptivo de un dataframe•30 minutes
Práctica con evaluación entre pares•10 minutes
Evaluación del tema 2•10 minutes
Invitación para continuar•10 minutes
3 assignments•Total 90 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Evaluación del tema 2•30 minutes
1 discussion prompt•Total 30 minutes
Networking•30 minutes
Operaciones en Pandas
Module 3•6 hours to complete
Module details
La popularidad de Pandas radica en que muchos lo llaman el Excel con esteroides, pues ha desarrollado funciones que permiten que ciertas operaciones sean muy sencillas y fáciles de implementar para realizar análisis muy complejos. En este apartado, revisaremos las operaciones básicas y avanzadas que maneja Pandas para realizar cálculos en estructuras de datos, columnas, renglones o datos de tipo cadena.
Sectores de la industria que utilizan Pandas•5 minutes
9 readings•Total 190 minutes
Introducción•10 minutes
PDF. Operaciones básicas sobre DataFrames en Pandas•30 minutes
Infografía. ¿Qué se puede hacer con Pandas?•30 minutes
Agrupar, fusionar y remodelar datos en Pandas•30 minutes
Para saber más•10 minutes
6 errores de Pandas que te dicen en silencio que eres un novato•30 minutes
Infografía. Paquetes de dependencia para Pandas•30 minutes
Evaluación del tema 3•10 minutes
Invitación para continuar•10 minutes
3 assignments•Total 90 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Autoevaluación•30 minutes
Evaluación del tema 3•30 minutes
1 peer review•Total 60 minutes
Entrega del proyecto final•60 minutes
1 discussion prompt•Total 30 minutes
Networking•30 minutes
Casos de Uso con Pandas
Module 4•8 hours to complete
Module details
El Análisis Exploratorio de Datos o EDA es una forma de analizar datos que fue definido por John W. Turkey; este es una parte fundamental para la realización de proyectos de ciencia de datos.
En este apartado nos centraremos en aprender a realizar un EDA usando Pandas. Adicionalmente, otra de las etapas importantes de la ciencia de datos es la visualización de datos y en este apartado conoceremos como realizar este proceso en Pandas con la ayuda de librerías que apoyan a Pandas.
Tecnológico de Monterrey es una de las instituciones educativas privadas sin fines de lucro más grande en Latinoamérica, con más de 98,000 estudiantes en preparatoria, licenciatura, y posgrado.
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Learner reviews
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A
AR
5·
Reviewed on Feb 6, 2026
excelente curso ,muy buena interacción con la plataforma
M
MM
5·
Reviewed on Feb 8, 2026
Muy bien lo unico es q nose por que dice q voy al 99% del curso si ya lo termine
J
JV
5·
Reviewed on Feb 13, 2026
muy completo y con mucha información que nospermite analizar todo sobre PANDAS sus funciones y sus metodos de aplicación para cada aplicación requerida
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