El análisis de datos es hoy una habilidad esencial en el mercado laboral, donde interpretar información es clave para tomar decisiones. Python se ha establecido como la herramienta favorita de los profesionales por su facilidad de uso, claridad y potentes bibliotecas especializadas.
Respondiendo a esta necesidad, FreeCodeCamp ofrece un curso completo y gratuito de “Data Analysis with Python”, que permite a cualquier interesado aprender estas valiosas habilidades sin costo. Este programa destaca frente a opciones de pago como Tableau, abriendo el acceso a conocimientos técnicos para todos.
La certificación de FreeCodeCamp cubre todo el proceso del análisis de datos, desde importar y limpiar hasta visualizar e interpretar.
Los estudiantes aprenderán a usar herramientas clave como pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn, desarrollando la capacidad de transformar datos en conclusiones útiles para empresas y proyectos científicos.

El programa tiene tres partes principales que van desde conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas:
- Curso completo de análisis de datos: En 28 lecciones en video creadas por Santiago Basulto, los estudiantes aprenderán todo el proceso analítico. Conocerán cómo extraer datos de varias fuentes (CSV, SQL y Excel), procesarlos con bibliotecas especializadas y crear visualizaciones claras. El curso también enseña a usar Jupyter Notebooks, una herramienta básica para todo analista de datos moderno.
- Curso especializado de NumPy: Creado por Keith Galli, este módulo se enfoca en la biblioteca fundamental para cálculos numéricos en Python. Los participantes aprenderán cómo NumPy mejora el rendimiento frente a Python básico, técnicas de indexación y manejo de datos, y aplicaciones estadísticas para el análisis.
Para obtener la certificación, hay que completar cinco proyectos prácticos que prueban diferentes aspectos del análisis de datos. Estos incluyen desde una calculadora estadística hasta visualizadores especializados y un predictor del nivel del mar, trabajando con casos reales y relevantes.
Ventajas del análisis de datos con Python
Saber usar Python para análisis de datos ofrece muchas ventajas en el trabajo actual. A diferencia de las herramientas de pago, Python permite crear procesos personalizados que se adaptan a las necesidades específicas de cada proyecto.
Las bibliotecas pandas para manejar datos, matplotlib y seaborn para visualización, y scikit-learn para modelos predictivos han cambiado este campo, permitiendo a los profesionales hacer desde análisis básicos hasta modelos complejos con relativa facilidad.
Para principiantes, aprender Python es más fácil que otras herramientas especializadas, permitiendo avanzar paso a paso desde operaciones simples hasta técnicas más complejas como la segmentación de clientes o la predicción de tendencias.
Aplicaciones profesionales de la certificación
Esta formación es muy útil en campos como ciencia de datos, inteligencia de negocios e investigación de mercados. Las habilidades aprendidas sirven para mejorar procesos empresariales, apoyar decisiones y respaldar investigaciones.
Al terminar el programa, los participantes podrán extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos, encontrar patrones ocultos y comunicar sus hallazgos con visualizaciones efectivas.
El análisis de datos se usa actualmente en casi todos los sectores: desde marketing digital para mejorar campañas, hasta medicina para identificar riesgos en pacientes, logística para optimizar entregas o finanzas para detectar irregularidades en transacciones.
¿Quieres saber más? Únete a los canales oficiales de Facialix:
Cómo inscribirse y obtener tu certificación
Registrarse en el curso es totalmente gratis y sencillo. Para acceder:
- Visita la página de FreeCodeCamp
- Crea una cuenta gratuita para guardar tu avance
- Comienza las lecciones en el orden sugerido
- Completa los cinco proyectos para recibir tu certificación