Python para Ciencia de Datos: Pensamiento Computacional y Vibe Coding

El curso "Python para Ciencia de Datos: Pensamiento Computacional y Vibe Coding" se justifica al proporcionar una base sólida en los fundamentos de programación, incluyendo lógica computacional y estructuras de datos como listas y diccionarios, junto con su aplicación práctica en entornos empresariales.

El curso se enfoca en la automatización de tareas y en la mejora de la toma de decisiones mediante el uso de la librería Pandas, abordando procesos como lectura, exploración, integración (joins) y agregación de datos.

De esta manera, se capacita a los participantes para resolver problemas reales de negocio —como la analítica de productos y la democratización de datos— transformando información compleja en conocimiento accionable que genere valor y ventaja competitiva.

El evento está dirigido a 

El evento está dirigido a profesionales, directivos, analistas y estudiantes de posgrado de áreas como negocios, finanzas, operaciones, marketing y afines, que deseen incorporar herramientas de programación en Python para optimizar el análisis de datos y la toma de decisiones.

     Está orientado especialmente a perfiles que trabajan con información empresarial y buscan mejorar la eficiencia operativa mediante la automatización de procesos y el uso de analítica de datos.

Indispensables:

1. Conocimientos básicos de lógica matemática y razonamiento lógico, necesarios para comprender estructuras condicionales e iterativas.

1. Manejo básico de hojas de cálculo (Excel o similares) y conceptos de manipulación de datos (filtros, ordenamiento, agregaciones).

1. Comprensión general de estructuras de datos y bases de datos, incluyendo nociones como registros y claves.

1. Manejo básico de herramientas digitales y entorno computacional.

Recomendables:

1. Capacidad de análisis y resolución de problemas, con enfoque estructurado.

1. Interés por la analítica de datos y la programación aplicada a negocios.

1. Disposición para el aprendizaje autónomo y práctico, incluyendo la experimentación y corrección de errores (debugging).

1. Perseverancia y adaptabilidad frente a entornos de aprendizaje técnico.