Taller Introducción a Data Science con Python.

Únete a nosotros para un taller interactivo donde exploraremos los fundamentos de Data Science utilizando Python. Aprenderemos a manejar grandes conjuntos de datos, llevar a cabo análisis estadísticos y crear visualizaciones impactantes.

No se requiere experiencia previa en Data Science, solo interés por aprender y pasión por la tecnología.

Este evento es ideal para estudiantes, profesionales y entusiastas de la ciencia de datos que deseen ampliar sus habilidades con Python.

Ven y sumérgete en el apasionante mundo del Data Science con nosotros.

Introducción a Data Science con Python.

Bienvenida e Introducción (10 min)

• Presentación del facilitador y breve dinámica de rompehielos.
• Objetivos del taller:
• Conocer el proceso básico del análisis de datos.
• Aprender a trabajar con datos reales utilizando Python.
• Explorar formas visuales de presentar resultados.
• Herramientas que se utilizarán:
• Google Colab o Jupyter Notebook.
• Librerías comunes en Data Science: pandas, matplotlib, seaborn.

Fundamentos de Análisis de Datos (15 min)

• ¿Qué es Data Science? ¿Dónde se aplica?
• Flujo básico de trabajo:
• Cargar un conjunto de datos.
• Explorar la estructura de los datos.
• Limpiar y organizar la información.
• Ejemplos de tipos de datos y cómo interpretarlos.

Visualización de Datos (20 min)

• ¿Por qué es importante visualizar los datos?
• Tipos comunes de gráficos:
• Histogramas para ver distribuciones.
• Gráficos de barras para comparar categorías.
• Diagramas de dispersión para ver relaciones entre variables.
• Boxplots para observar la dispersión y valores atípicos.
• Interpretación de gráficos: qué nos dice cada uno.

Actividad Práctica Guiada (10 min)

• Breve ejercicio en grupo:
• Analizar un conjunto de datos sencillo (como propinas en un restaurante).
• Formular pequeñas preguntas de análisis.
• Discusión de los resultados en conjunto.

Cierre y Recursos (5 min)

• Resumen de los temas vistos.
• Recomendaciones para seguir aprendiendo:
• Plataformas como Kaggle, Coursera o YouTube.
• Participar en comunidades de práctica.
• Resolución rápida de dudas.
• Invitación a futuros talleres o grupos de estudio.