Aprendes pandas —la biblioteca que sostiene la mayor parte del análisis financiero del mundo— usando datos de empresas que conoces: Netflix, Tesla, Walmart de México. Cargas, limpias, filtras, agrupas y comparas hasta responder preguntas que un analista responde de verdad. Terminas con un reporte de investigación hecho con tu propio código.
Programa para chavos de 13 a 15 años que ya tocaron Python, o lo aprenden aquí en la primera semana, y quieren usarlo para investigar y no solo para practicar. El eje es pandas: DataFrames, indexación, filtros booleanos, groupby, merge y series de tiempo. Los datos vienen de fuentes reales —precios de mercado vía yfinance, tablas de estados financieros, datos abiertos de INEGI y Banxico— con toda su suciedad: fechas mal formateadas, valores faltantes, columnas con nombres inconsistentes. Aprendes a limpiarlos porque es el 80% del trabajo real. Cada sesión termina con una pregunta de investigación: qué mes fue el más volátil del año, cómo se compara el crecimiento de dos empresas, qué pasó con el peso frente al dólar en el último trimestre. Nadie te dice la respuesta: la sacas del dato y la defiendes frente al grupo.
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