{"id":311342,"date":"2026-07-29T13:58:43","date_gmt":"2026-07-29T11:58:43","guid":{"rendered":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/?page_id=311342"},"modified":"2026-07-30T12:40:47","modified_gmt":"2026-07-30T10:40:47","slug":"python-para-el-analisis-de-datos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/estudios\/python-para-el-analisis-de-datos\/","title":{"rendered":"Python para el an\u00e1lisis de datos"},"content":{"rendered":"

\"Python<\/h1>\n
\n
\n

Microcredenciales<\/h3>\n

\u00c1mbito: Enxe\u00f1er\u00eda inform\u00e1tica e de sistemasC\u00f3digo: TCS:1218\/2<\/span>
\n\u00c1rea de inter\u00e9s principal: Tecnolox\u00eda | \u00c1rea de inter\u00e9s secundaria: Ciencias<\/p>\n

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\n

Inicio y fin<\/h3>\n

<\/i> 13\/01\/2027 – 25\/02\/2027<\/p>\n<\/div>\n

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Modalidad<\/h3>\n

<\/i> Virtual<\/p>\n<\/div>\n

\n

Cr\u00e9ditos ECTS<\/h3>\n

<\/i> 5.0 ECTS<\/p>\n<\/div>\n

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Estado<\/h3>\n

Preinscripci\u00f3n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

50 plazas<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Descripci\u00f3n<\/h2>\n

Este curso pretende introducir a los estudiantes en la programaci\u00f3n con Python, cubriendo conceptos b\u00e1sicos e intermedios. Su enfoque es fundamentalmente aplicado: no se limita al aprendizaje de la sintaxis del lenguaje, sino que busca capacitar al alumnado en el uso de las herramientas esenciales para el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

A lo largo del curso se trabajar\u00e1 con bibliotecas ampliamente utilizadas en el \u00e1mbito cient\u00edfico y profesional, como NumPy, pandas, matplotlib y seaborn.<\/p>\n

 <\/p>\n

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Director\/a:<\/p>\n

Antonio Fern\u00e1ndez \u00c1lvarez<\/p>\n

Tel\u00e9fono contacto:<\/p>\n

986 130 304<\/p>\n

Email contacto:<\/p>\n

antfdez@uvigo.es<\/p>\n

Entidad organizadora:<\/p>\n

Centro de Posgrado y Formaci\u00f3n Permanente<\/p>\n<\/div>\n

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\n

PER\u00cdODO DE INSCRICI\u00d3N
\nInscrici\u00f3n ABERTA<\/small>
\n30\/07\/2026 – 30\/09\/2026<\/p>\n

\n

PER\u00cdODO DE MATR\u00cdCULA
\nMatr\u00edcula ABERTA<\/small>
\n19\/10\/2026 – 30\/10\/2026<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Inscripci\u00f3n<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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 <\/p>\n

Modalidad<\/h2>\n
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\n
\n

Docencia presencial<\/h3>\n

0 horas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Docencia virtual s\u00edncrona<\/h3>\n

42 horas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\n

Pr\u00e1cticas en empresa<\/h3>\n

0 horas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\n

Lugar de impartici\u00f3n<\/strong>
\nCampus Remoto y MooVi. Las clases ser\u00e1n en directo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Horario<\/h2>\n

13, 14, 20, 21, 27 e 28 de xaneiro, e 3, 4, 10, 11, 17, 18, 24 e 25 de febreiro de 16:00 a 19:00<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Precios<\/h2>\n\n\n\n\n\n
P\u00fablico en general<\/th>\nAlumni UVigo<\/th>\nComunidad UVigo<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
375 \u20ac<\/td>\n337.5 \u20ac<\/td>\n318.75 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Observaciones a los precios<\/strong><\/p>\n

Las personas en situaci\u00f3n de desempleo o discapacidad reconocida podr\u00e1n solicitar el precio reducido de la comunidad universitaria en el momento de la matr\u00edcula.
\nEsta microcredencial, est\u00e1 inscrita en el Programa \u00abBecas Santander \u2013 Microcredenciales 2026 II edici\u00f3n\u00bb, y podr\u00e1s acceder a una de las becas de 300 euros disponibles para esta edici\u00f3n.
\nLa convocatoria de becas ser\u00e1 gestionada por la Universidad de Vigo.
\nEnlace directo inscripci\u00f3n: Santander Open Academy\u00a0<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Objetivos<\/h2>\n

El curso tiene como finalidad brindar una formaci\u00f3n introductoria y pr\u00e1ctica en programaci\u00f3n con Python, orientada a quienes deseen iniciarse en este lenguaje y aplicarlo al an\u00e1lisis de datos. Se abordar\u00e1n desde los conceptos esenciales de la programaci\u00f3n hasta el uso de bibliotecas especializadas como NumPy y pandas, con el objetivo de dotar al estudiante de herramientas para procesar y explorar conjuntos de datos de forma eficiente. Adem\u00e1s, se trabajar\u00e1 la capacidad de dise\u00f1ar soluciones mediante c\u00f3digo limpio y estructurado, as\u00ed como la elaboraci\u00f3n de visualizaciones informativas con matplotlib y seaborn que faciliten la interpretaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n

 <\/p>\n

Destinatarios<\/h2>\n

No se requiere titulaci\u00f3n universitaria ni conocimientos previos de programaci\u00f3n. El curso est\u00e1 dirigido a los siguientes perfiles:<\/p>\n

Graduados universitarios (titulados o estudiantes de \u00faltimo curso) que deseen adquirir competencias en programaci\u00f3n con Python y ciencia de datos para mejorar su empleabilidad.<\/p>\n

Investigadores y docentes que deban analizar datos con Python en el desarrollo de sus actividades acad\u00e9micas.<\/p>\n

Profesionales que necesiten extraer informaci\u00f3n de conjuntos de datos para aplicarla en la optimizaci\u00f3n de procesos, el dise\u00f1o de soluciones o la toma de decisiones.<\/p>\n

 <\/p>\n

Salidas Profesionales<\/h2>\n

Sector tecnol\u00f3gico y desarrollo de software.<\/p>\n

An\u00e1lisis de datos en empresas e instituciones.<\/p>\n

Investigaci\u00f3n acad\u00e9mica y cient\u00edfica.<\/p>\n

Educaci\u00f3n y formaci\u00f3n en competencias digitales.<\/p>\n

Consultor\u00eda y soporte en transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n

 <\/p>\n

Idioma<\/h2>\n

Castellano<\/p>\n

 <\/p>\n

Competencias Espec\u00edficas<\/h2>\n

Desarrollar scripts con Python que resuelvan problemas de an\u00e1lisis de datos.Utilizar bibliotecas como NumPy y pandas para manipular, transformar y analizar conjuntos de datos.<\/p>\n

Crear visualizaciones informativas con matplotlib y seaborn para representar datos de forma clara y efectiva.<\/p>\n

 <\/p>\n

Competencias Transversales<\/h2>\n

Pensamiento anal\u00edtico<\/p>\n

Resoluci\u00f3n de problemas<\/p>\n

Comunicaci\u00f3n efectiva<\/p>\n

Aprendizaje aut\u00f3nomo<\/p>\n

 <\/p>\n

Condiciones de acceso<\/h2>\n

Documentaci\u00f3n requerida:<\/p>\n

1) Documento de identificaci\u00f3n<\/p>\n

2) Curriculum Vitae<\/p>\n

 <\/p>\n

Criterios de selecci\u00f3n<\/h2>\n

Orden de preinscripci\u00f3n 100%<\/p>\n

 <\/p>\n

Metodolog\u00eda<\/h2>\n
1. Instalaci\u00f3n, caracter\u00edsticas generales, int\u00e9rprete y entorno de desarrollo integrado<\/div>\n
2. Datos num\u00e9ricos y l\u00f3gicos<\/div>\n
3. Flujo de control<\/div>\n
4. Secuencias, mappings y conjuntos<\/div>\n
5. Funciones<\/div>\n
6. Ficheros y excepciones<\/div>\n
7. Clases y programaci\u00f3n orientada a objetos<\/div>\n
8. C\u00f3mputo matricial con NumPy<\/div>\n
9. Manipulaci\u00f3n de datos tabulares con pandas<\/div>\n
10. Visualizaci\u00f3n cient\u00edfica con matplotlib y seaborn<\/div>\n

 <\/p>\n

Asignaturas<\/h2>\n\n\n\n\n\n
id<\/th>\nnombre<\/th>\ncaracter<\/th>\ncr\u00e9ditos<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
200566<\/td>\nPython para el an\u00e1lisis de datos<\/td>\nObligatoria<\/td>\n5.0<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Profesorado<\/h2>\n

Antonio Fern\u00e1ndez \u00c1lvarez<\/p>\n

 <\/p>\n

Evaluaci\u00f3n<\/h2>\n

La evaluaci\u00f3n continua con realizaci\u00f3n de diversas tareas semanales. Los estudiantes que no superen la evaluaci\u00f3n continua podr\u00e1n someterse la una evaluaci\u00f3n final cuando finalice el per\u00edodo de docencia. Asitencia obrigatoria m\u00ednima del 75% de las clases.<\/p>\n

Cuestionarios (25%<\/p>\n

Problemas de programaci\u00f3n (45%)<\/p>\n

Proyecto final (30%)<\/p>\n

 <\/p>\n

Titulaci\u00f3n<\/h2>\n

Microcredencial Universitaria Python para el an\u00e1lisis de datos<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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