Introducción a Pandas con Python (Data Science)
por Javier Finance
Introduce Pandas con Python: limpieza de datos, gráficos básicos, conexión con SQL y trabajo con archivos CSV, Excel y JSON.
Recomendado, valoración editorial 3 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
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Curso gratis de Datos e IA en Udemy impartido por Javier Finance (1 h 46 min). Nuestra valoración: 3/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 3/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas que empiezan en análisis de datos y quieren conocer Pandas con Python de forma práctica.
- Duración
- 1 h 46 min · 10 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Javier Finance
- Plan sugerido
- 2 sem. · 3 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 3 de 5Introducción breve y práctica a Pandas, con un temario amplio que va de la limpieza a la visualización y los distintos formatos. Adecuada como primer contacto, aunque la información publicada es limitada y no permite valorar la profundidad de cada tema.
Puntos fuertes
- Cubre un recorrido amplio: limpieza, visualización y distintos formatos de archivo.
- Duración manejable (unos 106 minutos en 10 lecciones) para una primera toma de contacto.
- La descripción lo presenta como clases prácticas y accesibles.
A tener en cuenta
- Solo hay un capítulo indicado, así que es difícil saber qué se ve en cada lección.
- La descripción tiene tono promocional y detalla poco el contenido real; en menos de dos horas el tratamiento de cada tema será introductorio.
- No consta el año de publicación, por lo que no se puede valorar si está actualizado.
De qué trata
Curso de Udemy de unos 106 minutos y 10 lecciones que introduce la librería Pandas de Python orientada a la ciencia de datos.
Según su descripción, recorre la limpieza de datos (valores nulos, duplicados y atípicos), la visualización con gráficos de dispersión, barras y líneas, la conexión con bases de datos SQL y el trabajo con archivos CSV, Excel y JSON, incluida la exportación de resultados. También menciona la conexión con API's de inteligencia artificial. Los datos solo señalan un capítulo, "Introducción".
- Limpieza de datos: nulos, duplicados y atípicos
- Gráficos de dispersión, barras y líneas
- Importación desde SQL y archivos CSV
- Trabajo con Excel y JSON
- Exportación ordenada de resultados
Para quién es este curso
- Personas que empiezan en análisis de datos y quieren conocer Pandas con Python de forma práctica.
- Estudiantes o profesionales que trabajan con CSV, Excel o JSON y quieren pasar a manipularlos con código.
Mejor busca otro si…
- Quien ya maneja Pandas con soltura y busca técnicas avanzadas o de rendimiento.
Antes de empezar
La información publicada del curso no detalla requisitos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Identificar y tratar valores nulos, duplicados y atípicos en un conjunto de datos.
- Crear gráficos de dispersión, barras y líneas a partir de datos con Pandas.
- Importar datos desde SQL, CSV, Excel y JSON, y exportar los resultados.
- Entender las bases del uso de Pandas dentro de un flujo de ciencia de datos.
Estructura del curso
- 01
Introducción
Único capítulo marcado en los datos. El curso consta de 10 lecciones y unos 106 minutos, pero no se detalla el desglose de cada una.
- 02
Contenidos según la descripción
La descripción menciona limpieza de datos (nulos, duplicados, atípicos), gráficos de dispersión, barras y líneas, conexión con bases de datos SQL, lectura y exportación de CSV, Excel y JSON, y conexión con API's de inteligencia artificial. No se indica el orden exacto.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción
Plan de estudio sugerido
2 semanas · unas 3 h por semana
- 1.Semana 1: lecciones 1 a 5; practica con un CSV propio la carga y la limpieza de nulos y duplicados.
- 2.Semana 2: lecciones 6 a 10; practica gráficos y la importación y exportación de Excel, JSON o SQL.
- 3.Al terminar, repite el flujo completo con otro conjunto de datos sin mirar el vídeo.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Ten Python y un entorno como Jupyter listos antes de empezar y reproduce cada ejemplo en tu propio código.
- Usa un CSV propio para practicar la limpieza de nulos, duplicados y atípicos.
- Prueba cada formato (CSV, Excel, JSON) con un archivo pequeño, exportando y reimportando.
Antes y después de este curso
- Después de este cursoLearn Data Analysis with Python - Full CourseProfundiza en análisis de datos con Python tras esta introducción (está en inglés).
- Después de este cursoAprende Ciencia de datos - Curso completo para principiantes [Tutorial]Amplía hacia el panorama completo de la ciencia de datos.
Cómo lo presenta Javier Finance
En el corazón de la librería de Pandas con Python, se encuentra un vasto universo de posibilidades que abarca desde la limpieza de datos hasta la implementación de inteligencia artificial. Este curso, diseñado para científicos de datos de todos los niveles, es un viaje fascinante a través de las capacidades de Pandas, una herramienta versátil que te permitirá dominar la manipulación y…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Cuánto dura el curso?
Unos 106 minutos repartidos en 10 lecciones. Con práctica propia, puedes planificar unas dos semanas con 3 horas semanales.
+¿Qué temas cubre?
Según la descripción: limpieza de datos, gráficos de dispersión, barras y líneas, conexión con SQL, e importación y exportación de CSV, Excel y JSON, además de una mención a API's de inteligencia artificial.
+¿Necesito experiencia previa?
Los datos no indican requisitos. La descripción lo dirige a científicos de datos de todos los niveles, aunque conviene tener nociones básicas de Python.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en Udemy, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de Javier Finance; si ves algún error, avísanos.
Guías para sacarle partido
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