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## Taller: Introducción a la Ingeniería y Analítica de Datos con Python

¿Quieres dominar las herramientas que utilizan los Ingenieros de Datos y Científicos de Datos hoy en día? Únete a este taller práctico de 24 horas donde pasaremos de los fundamentos numéricos a la creación de aplicaciones de datos de alto rendimiento.
En este curso, no solo aprenderás la teoría, sino que trabajarás con el ecosistema moderno de Python (Pandas, Polars, PyArrow, Dask, Streamlit) para procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente.

### Promoción Exclusiva Meetup

¡Queremos premiar a los primeros en sumarse!

  • Precio regular: $29 USD
  • Precio especial Meetup: $20 USD (Solo para los primeros 25 inscritos).

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### Detalles del Evento

  • Fechas: Del 23 de febrero al 12 de marzo.
  • Sesiones: Lunes a jueves (12 sesiones en total).
  • Horario: 18:30 a 20:30 horas (CST - CDMX).
  • Modalidad: Online en vivo (incluye acceso a grabaciones y materiales en GitHub).

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### ️ ¿Qué aprenderás?

El taller está dividido en 5 módulos estratégicos:

  1. Fundamentos Numéricos: Computación vectorial con NumPy y el ecosistema SciPy.
  2. Pandas Moderno: Optimización de memoria con PyArrow y gestión eficiente de tipos de datos.
  3. ETL y Analítica Avanzada: Técnicas de Windowing, limpieza de datos y transformaciones complejas.
  4. Ingeniería de Alto Rendimiento: Procesamiento con Polars (el futuro de los DataFrames) y computación distribuida con Dask.
  5. Visualización y Producto: Gráficos estadísticos con Seaborn y despliegue de Data Apps con Streamlit.

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### Requisitos

  • Conocimientos básicos de Python o algún otro lenguaje orientado a objetos.
  • Cuenta de GitHub (trabajaremos directamente en la nube con Codespaces).
  • ¡Muchas ganas de aprender!

### Certificación

Se otorgará un diploma de asistencia a quienes participen en al menos el 80% de las sesiones.

### Cómo inscribirse

  1. Realiza tu pago con el descuento de Meetup aquí.
  2. Una vez realizado, completa tu registro oficial en: https://www.pythonista.io/eventos/data_eng_intro-2602

¡Corre! El cupo para el descuento de $20 USD es limitado a los primeros 25.

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