Fundamentos de estadística y Programación en Python
Duración: 48 horas
Fecha inicio: 6 de agosto 2025 | Fecha de finalización: 6 de noviembre 2025
Introducción al curso
La ciencia de datos, respaldada por la estadística y la programación en Python, juega un papel importante en la era moderna al proporcionar herramientas para comprender y aprovechar el enorme flujo de datos generado en diversos campos.
El análisis de estos datos puede identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas, lo que permite tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos en campos como la medicina, los negocios y la ingeniería. La combinación de estadística y programación en Python, permite procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos, realizar análisis avanzados y crear modelos predictivos que impulsen la innovación y el progreso en una variedad de industrias.
Este curso no sólo proporciona una sólida introducción a los principios básicos de la estadística y la programación con Python, sino que también proporciona a los estudiantes una plataforma para explorar y desarrollar habilidades prácticas que les permita incursionar en el análisis de datos y llegar a convertirse en expertos y líderes en la era de la información.
Curso con doble certificación
Válida tanto en Colombia como en España, en colaboración con el Escuela Europea de Dirección y Empresa - EUDE
A quién va dirigido
Este curso está diseñado para fortalecer los conocimientos en estadística y programación con Python. Está dirigido a quienes buscan ingresar a programas de posgrados en Ciencia de Datos y Analítica de la UNAD y necesitan estas habilidades para superar los desafíos académicos de los cursos que ofrecen dichos programas. Además, el curso está abierto al público en general interesado en desarrollar competencias clave en programación con Python y conocimientos fundamentales de estadística, habilidades esenciales para enfrentar los desafíos contemporáneos.
Conocimientos previos
Para abordar las temáticas del curso es necesario contar con conocimiento en matemáticas básicas y manejo de formatos CSV, Excel y bases de datos.
A continuación, se presentan los Resultados de Aprendizaje que describen los desempeños conceptuales, procedimentales, tecnológicos, disciplinares y contextuales que se espera que los participantes alcancen al finalizar el curso MOOC.
- Unidad 1 – Apropiar conceptos básicos de la Estadística Descriptiva, para realizar Análisis Estadístico más sofisticados que facilite la toma de decisiones basadas en datos.
- Unidad 2 – Reconocer la sintaxis de Python, incluyendo la declaración de variables, tipos de datos, expresiones, estructuras de datos, control de flujo y bucles, para implementar programas simples y realizar tareas repetitivas. Asimismo, comprender la creación y el uso de funciones en Python, para desarrollar programas con código más modular, eficiente y reutilizable.
- Unidad 3 – Comprender el manejo de bases de datos en Python a través de librerías especializadas, para realizar un análisis exploratorio de datos, que permita obtener estadísticas descriptivas y representar los datos mediante visualizaciones claras y comprensibles, que faciliten la toma de decisiones.
Preguntas Frecuentes
Un curso autodirigido se soporta en un proceso de aprendizaje autónomo, es decir cada persona aprende por su cuenta.
El aprendizaje independiente requiere que el participante se informe e indague diversas fuentes como los compañeros de estudio, internet o el contenido que se dispone en el curso MOOC.
Docentes
Escuela de Ciencias Basicas Ingeniería y Tecnología - ECBTI
Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD
