Los mejores cursos para aprender pandas, NumPy y scikit-learn para usuarios de Excel en 2026

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

El curso Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science de Alexander Hagmann en Udemy es una opción para analistas que quieren usar Python sin salir del libro de Excel.

• Nivel: Requiere conocimientos básicos de Excel y de programación en Python
• Tiempo: 7 h 34 min de duración total
• Coste: $19.99
• Ideal para: Ejecutar pandas y scikit-learn dentro de celdas de Excel

El curso usa la función Python in Excel de Microsoft para escribir código de pandas, seaborn y scikit-learn directamente en celdas, con proyectos sobre ingresos de películas, precios del Dow Jones y medallero olímpico. Su página en Udemy muestra una calificación de 4.2 sobre 5 basada en 261 valoraciones, y figuraba a $19.99 en EE. UU. cuando lo comprobamos el 12 de noviembre de 2026.

El requisito tiene truco: un PC con Windows y suscripción a Microsoft 365 (no Mac ni Linux), además de nociones básicas de Python antes de empezar. Quienes parten de cero en Excel deberían hacer primero Introduction to Python.

Nuestra recomendación: empieza con Introduction to Python de DataCamp, el primer curso del itinerario Associate Data Scientist in Python. Añade Pandas Joins for Spreadsheet Users si las búsquedas son gran parte de tu trabajo.

Los mejores cursos de pandas, NumPy y scikit-learn

La mejor forma de aprender pandas, NumPy y scikit-learn es en el orden en que los usarás: pandas para limpiar y reestructurar datos, NumPy para los arrays subyacentes y, después, scikit-learn para modelar. Un itinerario cubre casi todo y 3 cursos sueltos cubren cada library por separado.

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

El itinerario Associate Data Scientist in Python de DataCamp es la mejor ruta única desde tu primer DataFrame hasta tus primeros modelos de machine learning.

• Nivel: 23 courses
• Tiempo: 90 h
• Coste: Incluido en Premium
• Ideal para: Aprender pandas y scikit-learn con un único plan

El itinerario encadena Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, estadística, Matplotlib y seaborn, y después Supervised Learning with scikit-learn y Unsupervised Learning in Python. También te prepara para el nivel Associate de la Data Scientist Certification de DataCamp.

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

Data Manipulation with pandas de DataCamp es el mejor curso de pandas para quienes ya saben un poco de Python.

• Nivel: Principiante
• Tiempo: 4 h
• Coste: Primera lección gratis, luego incluido en Premium
• Ideal para: Las habilidades de pandas que sustituyen filtros, ordenaciones y tablas dinámicas

Importar y limpiar datos, calcular estadísticas descriptivas y crear gráficos rápidos: cubre gran parte de lo que un analista hace cada semana en Excel. Data Manipulation with pandas también puede cursarse con el AI tutor de DataCamp, que crea lecciones personalizadas según tu rol, nivel y objetivos.

3. Introduction to NumPy - DataCamp

Introduction to NumPy de DataCamp es el mejor curso para comprender los arrays sobre los que corren pandas y scikit-learn.

• Nivel: Principiante
• Tiempo: 4 h
• Coste: Primera lección gratis, luego incluido en Premium
• Ideal para: Arrays y cálculos vectorizados

Crearás, ordenarás, filtrarás y actualizarás arrays usando el censo de árboles de la ciudad de Nueva York, muy similar a trabajar con columnas de una hoja grande. La mayoría de analistas de Excel lo hacen tras su primer curso de pandas, cuando los arrays empiezan a aparecer en su código con pandas.

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

Supervised Learning with scikit-learn de DataCamp es el mejor primer curso de scikit-learn para analistas que quieren predicciones, no solo informes.

• Nivel: Intermedio
• Tiempo: 4 h
• Coste: Primera lección gratis, luego incluido en Premium
• Ideal para: Tus primeros modelos de clasificación y regresión

Trabaja con datos reales y lo imparte George Boorman, senior data analyst en Wayflyer, así que los ejemplos se orientan a preguntas de negocio más que a problemas de investigación. Hazlo cuando pandas te resulte ya rutinario.

Para agrupar clientes o productos sin columna objetivo, Unsupervised Learning in Python cubre clustering y reducción de dimensionalidad con scikit-learn y SciPy.

Nuestra recomendación: haz el itinerario Associate Data Scientist in Python si quieres un solo plan a seguir. Si prefieres elegir, Data Manipulation with pandas y luego Supervised Learning with scikit-learn es la ruta más corta hasta un modelo funcional.

Los mejores cursos de ciencia de datos con Python con certificación

El mejor curso con certificación depende de si prefieres exámenes por rol de DataCamp o un certificado con marca del proveedor. Los itinerarios de DataCamp preparan para exámenes cronometrados y prácticos, mientras que IBM y Google emiten certificados profesionales a través de Coursera.

1. Data Analyst in Python - DataCamp

El itinerario Data Analyst in Python de DataCamp es la mejor vía de certificación para analistas de Excel que quieren seguir siendo analistas, ahora con Python.

• Nivel: 9 courses
• Tiempo: 36 h
• Coste: Incluido en Premium
• Ideal para: Analistas que quieren una credencial en Python

El itinerario te prepara para la Data Analyst Certification de DataCamp: exámenes cronometrados DA101 (2 horas) y DA201 (1 hora) más el examen práctico DA601P, a completar en 30 días. La certificación está incluida en Premium y es válida durante 2 años.

Para una credencial inicial más pequeña, Python Data Fundamentals te prepara para la certificación Python Data Associate, con un examen cronometrado (PY101) y uno práctico (PY501P).

2. Data Scientist in Python - DataCamp

El itinerario Data Scientist in Python de DataCamp es la mejor vía de certificación cuando pandas y scikit-learn ya no son nuevos para ti.

• Nivel: 9 courses
• Tiempo: 26 h
• Coste: Incluido en Premium
• Ideal para: Analistas que aspiran a roles de data scientist

Te prepara para el nivel Data Scientist de la Data Scientist Certification de DataCamp (DS101, DS201 y el práctico DS601P) y añade lo que rara vez piden los puestos de analista: SQL, Git, packages de Python y preprocesamiento para machine learning. Haz primero el itinerario Associate Data Scientist in Python si aún eres nuevo con estas libraries.

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

El Data Science Professional Certificate de IBM en Coursera es una credencial para principiantes muy conocida que cubre las 3 libraries.

• Nivel: Principiante, no se requiere experiencia previa
• Tiempo: 4 meses a 10 horas por semana
• Coste: Incluido en Coursera Plus
• Ideal para: Un certificado de marca con una serie de 12 cursos

Su página en Coursera incluye pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn y SciPy entre las libraries de sus 12 cursos, sin requisitos previos. Es un compromiso mayor que un solo itinerario, y la página estima 4 meses a 10 horas por semana.

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

El Advanced Data Analytics Professional Certificate de Google en Coursera puede ser una buena credencial para analistas si ya tienen el certificado de nivel inicial de Google.

• Nivel: Avanzado, se recomienda experiencia
• Tiempo: 6 meses a 10 horas por semana
• Coste: Incluido en Coursera Plus
• Ideal para: Analistas que pasan a regresión y machine learning

Su página en Coursera lo describe como diseñado para graduados del Google Data Analytics Certificate, cubriendo análisis estadístico, Python, modelos de regresión y machine learning a lo largo de 7 cursos. Los usuarios de Excel sin ese trasfondo encontrarán el inicio exigente, y los cursos son menos interactivos que en DataCamp.

Nuestra recomendación: Data Analyst in Python de DataCamp es la credencial más directa para un analista de Excel que pasa a Python. Elige el Data Science Professional Certificate de IBM si te importa más un certificado de marca que la prueba de habilidades basada en exámenes.

Los mejores cursos gratuitos de pandas, NumPy y scikit-learn

El mejor curso gratuito de pandas es Pandas de Kaggle Learn, y el mejor siguiente paso gratis es Intro to Machine Learning de Kaggle. Los cursos introductorios de Python de DataCamp abren con una primera lección gratuita, suficiente para ver si el formato encaja contigo.

1. Pandas - Kaggle Learn

El curso Pandas de Kaggle Learn es la mejor forma gratuita de practicar pandas en el navegador.

• Nivel: Supone conocimientos básicos de Python
• Tiempo: 4 horas
• Coste: Sin coste, como todos los cursos de Kaggle Learn
• Ideal para: Practicar pandas gratis con certificado

Sus 6 lecciones combinan un tutorial breve con un cuaderno de ejercicios, desde leer y escribir datos hasta agrupar, ordenar y combinar tablas. Supone haber hecho antes el curso de Python de la propia Kaggle, y no traduce por ti los hábitos de Excel.

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

Intro to Machine Learning de Kaggle Learn es la mejor primera toma de contacto gratuita para construir y validar un modelo.

• Nivel: Intermedio
• Tiempo: 3 horas
• Coste: Sin coste, como todos los cursos de Kaggle Learn
• Ideal para: Un primer modelo gratis tras pandas

Sus 7 lecciones abarcan desde cómo funcionan los modelos hasta validación, underfitting y overfitting, y random forests. Es corto, así que espera un primer modelo más que una base completa en scikit-learn.

3. Introduction to Python y Python for Spreadsheet Users, lección 1 - DataCamp

Las primeras lecciones de Introduction to Python y Python for Spreadsheet Users de DataCamp son gratuitas y no requieren suscripción.

• Nivel: Principiante
• Tiempo: Aproximadamente 1 hora por lección gratuita
• Coste: Gratis
• Ideal para: Probar si el aprendizaje interactivo encaja contigo

Una primera lección gratis no es el curso completo, pero basta para escribir tus primeras líneas de Python y ver si el formato interactivo se adapta a ti. Los tutoriales gratuitos de DataCamp completan el resto, desde el tutorial de Python en Excel hasta la guía de pandas enlazada arriba.

Nuestra recomendación: el curso gratuito de Pandas de Kaggle Learn es la mejor opción sin coste, seguido de su Intro to Machine Learning. Usa las primeras lecciones gratis de Introduction to Python y Python for Spreadsheet Users para probar un curso adaptado a hábitos de hoja de cálculo.

Cómo elegimos estos cursos de ciencia de datos con Python

Hicimos esta lista para analistas que pasan de Excel a Python, no para programadores que añaden una library.

• Verificamos cada calificación, número de reseñas y estudiantes en directo en la fecha indicada arriba.
• No mostramos puntuación para cursos con menos de 200 reseñas; se marcan como "New".
• Las calificaciones de itinerarios se calculan como promedio ponderado por reseñas entre los cursos del itinerario, no la nota de su propia página.
• Priorizamos cursos con contenido actualizado en los últimos 18 meses.
• Clasificamos por relevancia para cada objetivo y, después, por frescura, no por nota o popularidad.
• Incluimos cursos de otros proveedores cuando son la mejor elección, y lo indicamos.
• Favorecimos cursos que parten de tareas de hoja de cálculo (tablas dinámicas, búsquedas, archivos de Excel) frente a cursos generales de programación.

Conclusiones

Si vienes de Excel sin experiencia en código, empieza con Introduction to Python de DataCamp y continúa por el itinerario Associate Data Scientist in Python. El itinerario comienza con ese curso, así que juntos cubren todo: bases de Python, luego pandas y modelos con scikit-learn en un solo plan, con Introduction to NumPy en paralelo. Si las comparaciones con la hoja de cálculo te ayudan, haz Python for Spreadsheet Users antes o a la vez.

Quienes necesiten una credencial deberían hacer Data Analyst in Python, y con presupuesto cero empieza con el curso de Pandas de Kaggle Learn. Elijas lo que elijas, toma un libro real de tu trabajo y reházlo en pandas mientras avanzas. Enseña más que cualquier curso por sí solo.