{"id":302935,"date":"2025-12-03T13:26:04","date_gmt":"2025-12-03T12:26:04","guid":{"rendered":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/estudos\/titulos-propios\/id1218-1-2\/"},"modified":"2026-05-29T10:25:53","modified_gmt":"2026-05-29T08:25:53","slug":"id1218-1","status":"publish","type":"sigma_course","link":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/estudios\/titulos-propios\/id1218-1\/","title":{"rendered":"Python para el an\u00e1lisis de datos"},"content":{"rendered":"
\n

\"Python<\/p>\n<\/div>\n

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Microcredenciales<\/h3>\n

\u00c1mbito: Enxe\u00f1er\u00eda inform\u00e1tica e de sistemasC\u00f3digo: TCS:1218\/1<\/span>
\n\t\t\u00c1rea de inter\u00e9s principal: Tecnolox\u00eda | \u00c1rea de inter\u00e9s secundaria: Ciencias<\/p>\n

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Inicio y fin<\/h3>\n

<\/i> 03\/02\/2026 – 05\/03\/2026 <\/p>\n<\/p><\/div>\n

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Modalidad<\/h3>\n

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

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Cr\u00e9ditos ECTS<\/h3>\n

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

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Estado<\/h3>\n

<\/i> Finalizado\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

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

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PER\u00cdODO DE INSCRIPCI\u00d3N
\n\t\t\tInscripci\u00f3n cerrada<\/small>
\n\t\t\t03\/09\/2025 – 08\/01\/2026<\/p>\n

<\/p>\n

\n

PER\u00cdODO DE MATR\u00cdCULA
\n\t\t\tMatr\u00edcula cerrada<\/small>
\n\t\t\t01\/12\/2025 – 12\/01\/2026<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n

<\/p>\n

Matr\u00edcula cerrada<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

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Modalidad<\/h2>\n
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Docencia presencial\/virtual<\/h3>\n

<\/i><\/p>\n

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

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Docencia no presencial<\/h3>\n

<\/i><\/p>\n

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

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

<\/i><\/p>\n

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

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Lugar de impartici\u00f3n<\/strong>
\nCampus Remoto y MooVi\t<\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

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Horario<\/h2>\n

\t3, 4, 5, 10, 11, 12, 18, 19, 24, 25 y 26 de febrero y 3, 4 y 5 de marzo 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.
Esta microcredencial, est\u00e1 inscrita en el Programa \u00abBecas Santander \u2013 Microcredenciales 2025\u00bb, y podr\u00e1s acceder a una de las becas de 300 euros disponibles para esta edici\u00f3n. 
La convocatoria de becas ser\u00e1 gestionada por la Universidad de Vigo. Ver convocatoria<\/a> CONVOCATORIA CERRADA
Enlace directo inscripci\u00f3n: Santander Open Academy <\/a><\/p>\n<\/p>\n

 <\/p>\n

Objetivos<\/h2>\n

\tEl 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.\t<\/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:\u0095<\/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

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Idioma<\/h2>\n

Castellano<\/p>\n

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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%\t<\/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

 <\/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.<\/p>\n

Cuestionarios (25%<\/p>\n

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

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

 <\/p>\n

Titulaci\u00f3n<\/h2>\n

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

 <\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"class_list":["post-302935","sigma_course","type-sigma_course","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/wp-json\/wp\/v2\/sigma_course\/302935","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/wp-json\/wp\/v2\/sigma_course"}],"about":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/sigma_course"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=302935"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}