{"id":311345,"date":"2026-07-29T13:58:07","date_gmt":"2026-07-29T11:58:07","guid":{"rendered":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/?page_id=311345"},"modified":"2026-07-30T10:06:32","modified_gmt":"2026-07-30T08:06:32","slug":"python-para-a-analise-de-datos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cpfp.uvigo.gal\/gl\/estudos\/python-para-a-analise-de-datos\/","title":{"rendered":"Python para a an\u00e1lise 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 interese principal: Tecnolox\u00eda | \u00c1rea de interese secundaria: Ciencias<\/p>\n

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Inicio e fin<\/h3>\n

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

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Modalidade<\/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

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

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

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Descrici\u00f3n<\/h2>\n

Este curso pretende introducir aos estudantes na programaci\u00f3n con Python, cubrindo conceptos b\u00e1sicos e intermedios. O seu enfoque \u00e9 fundamentalmente aplicado: non se limita \u00e1 aprendizaxe da sintaxe da linguaxe, sen\u00f3n que busca capacitar ao alumnado no uso das ferramentas esenciais para a an\u00e1lise de datos.<\/p>\n

Ao longo do curso traballarase con bibliotecas amplamente utilizadas no \u00e1mbito cient\u00edfico e profesional, como NumPy, pandas, matplotlib e seaborn.<\/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

Entidade 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

Modalidade<\/h2>\n
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\n

Docencia presencial<\/h3>\n

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

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\n

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

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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

Prezos<\/h2>\n\n\n\n\n\n
P\u00fablico en xeral<\/th>\nAlumni UVigo<\/th>\nComunidade 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

Observaci\u00f3ns aos prezos<\/strong><\/p>\n

As persoas en situaci\u00f3n de desemprego ou discapacidade reco\u00f1ecida poder\u00e1n solicitar o prezo reducido da comunidade universitaria no momento da matr\u00edcula.<\/p>\n

Esta microcredencial, est\u00e1 inscrita no Programa \u201cBecas Santander \u2013 Microcredenciales 2026, 2 edici\u00f3n\u201d, e poder\u00e1s acceder a unha das bolsas de 300 euros dispo\u00f1ibles para esta edici\u00f3n.
\nA convocatoria de bolsas ser\u00e1 xestionada pola Universidade de Vigo.
\nEnlace directo inscrici\u00f3n: Santander Open Academy\u00a0<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Obxectivos<\/h2>\n

O curso ten como finalidade brindar unha formaci\u00f3n introdutoria e pr\u00e1ctica en programaci\u00f3n con Python, orientada a quen desexe iniciarse nesta linguaxe e aplicalo \u00e1 an\u00e1lise de datos. Abordaranse desde os conceptos esenciais da programaci\u00f3n ata o uso de bibliotecas especializadas como NumPy e pandas, co obxectivo de dotar ao estudante de ferramentas para procesar e explorar conxuntos de datos de forma eficiente.Ademais, traballarase a capacidade de dese\u00f1ar soluci\u00f3ns mediante c\u00f3digo limpo e estruturado, as\u00ed como a elaboraci\u00f3n de visualizaci\u00f3ns informativas con matplotlib e seaborn que faciliten a interpretaci\u00f3n e comunicaci\u00f3n dos resultados.<\/p>\n

 <\/p>\n

Destinatarios<\/h2>\n

Non se require titulaci\u00f3n universitaria nin co\u00f1ecementos previos de programaci\u00f3n. O curso est\u00e1 dirixido aos seguintes perf\u00eds:<\/p>\n

Graduados universitarios (titulados ou estudantes de \u00faltimo curso) que desexen adquirir competencias en programaci\u00f3n con Python e ciencia de datos para mellorar a s\u00faa empregabilidade.<\/p>\n

Investigadores e docentes que deban analizar datos con Python no desenvolvemento das s\u00faas actividades acad\u00e9micas.<\/p>\n

Profesionais que necesiten extraer informaci\u00f3n de conxuntos de datos para aplicala na optimizaci\u00f3n de procesos, o dese\u00f1o de soluci\u00f3ns ou a toma de decisi\u00f3ns.<\/p>\n

 <\/p>\n

Sa\u00eddas Profesionais<\/h2>\n

Sector tecnol\u00f3xico e desenvolvemento de software.<\/p>\n

An\u00e1lise de datos en empresas e instituci\u00f3ns.<\/p>\n

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

Educaci\u00f3n e formaci\u00f3n en competencias dixitais.<\/p>\n

Consultor\u00eda e soporte en transformaci\u00f3n dixital.<\/p>\n

 <\/p>\n

Idioma<\/h2>\n

Castel\u00e1n<\/p>\n

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Competencias Espec\u00edficas<\/h2>\n

Desenvolver scripts con Python que resolvan problemas de an\u00e1lise de datos.Utilizar bibliotecas como NumPy e pandas para manipular, transformar e analizar conxuntos de datos.<\/p>\n

Crear visualizaci\u00f3ns informativas con matplotlib e seaborn para representar datos de forma clara e efectiva.<\/p>\n

 <\/p>\n

Competencias Transversais<\/h2>\n

Pensamento anal\u00edtico<\/p>\n

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

Comunicaci\u00f3n efectiva<\/p>\n

Aprendizaxe aut\u00f3noma<\/p>\n

 <\/p>\n

Condici\u00f3ns de acceso<\/h2>\n

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

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

2) Curriculum Vitae<\/p>\n

 <\/p>\n

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

Orde de preinscrici\u00f3n 100%<\/p>\n

 <\/p>\n

Metodolox\u00eda<\/h2>\n
1. Instalaci\u00f3n, caracter\u00edsticas xerais, int\u00e9rprete e contorna de desenvolvemento integrado<\/div>\n
2. Datos num\u00e9ricos e l\u00f3xicos<\/div>\n
3. Fluxo de control<\/div>\n
4. Secuencias, mappings e conxuntos<\/div>\n
5. Funci\u00f3ns<\/div>\n
6. Ficheiros e excepci\u00f3ns<\/div>\n
7. Clases e programaci\u00f3n orientada a obxectos<\/div>\n
8. C\u00f3mputo matricial con NumPy<\/div>\n
9. Manipulaci\u00f3n de datos tabulares con pandas<\/div>\n
10. Visualizaci\u00f3n\u00a0 cient\u00edfica con matplotlib y seaborn<\/div>\n

 <\/p>\n

Materias<\/h2>\n\n\n\n\n\n
id<\/th>\nnome<\/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

Avaliaci\u00f3n<\/h2>\n

A avaliaci\u00f3n continua con realizaci\u00f3n de diversas tarefas semanais. Os estudantes que non superen a avaliaci\u00f3n continua poder\u00e1n someterse a unha avaliaci\u00f3n final cando remate o per\u00edodo de docencia. Asistencia minima obrigatoria do 75% das clases<\/p>\n

Cuestionarios (25%)<\/p>\n

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

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

 <\/p>\n

Titulaci\u00f3n<\/h2>\n

Microcredencial Universitaria Python para a an\u00e1lise de datos<\/p>\n

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

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