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Curso de Python para Análisis de Datos en Salud Pública

Material original dictado en octubre de 2022 para la Organización Panamericana de la Salud (OPS/PAHO), actualizado a APIs modernas en 2026.

License: MIT License: CC BY-SA 4.0 Python 3.10+ YouTube Playlist

🇪🇸 Español | 🇬🇧 English

Sobre el curso

Curso introductorio (~10 horas) que cubre desde fundamentos de Python hasta inferencia estadística y automatización, usando datos reales de egresos hospitalarios del Ecuador (2021) como caso práctico.

Diseñado para profesionales de salud pública, epidemiólogos y analistas de sistemas de información en salud.

📺 Videos del curso: Lista de reproducción en YouTube El notebook original usado en los videos está en Módulo 4, 5, 6 y 7 - Primeros pasos con Pandas.ipynb.

Módulos

# Módulo Notebook Colab
1 Fundamentos de Python 01_python_basico.ipynb Open In Colab
2 Procesamiento con Pandas 02_pandas.ipynb Open In Colab
3 Visualización de datos 03_visualizacion.ipynb Open In Colab
4 Inferencia estadística 04_inferencia.ipynb Open In Colab
5 Automatización de procesos 05_automatizacion.ipynb Open In Colab

Requisitos

  • Python ≥ 3.10
  • ~500 MB de espacio para datasets

Instalación

git clone https://github.com/alcastaro/python-salud-publica-paho.git
cd Python_course_PAHO

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Windows: .venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

# Descargar datos de ejemplo (egresos hospitalarios Ecuador 2021)
python data/download.py

jupyter lab

O usar Google Colab con los badges de la tabla arriba (no requiere instalación local).

Estructura del repo

.
├── notebooks/         Notebooks por módulo
├── data/              Datasets (no versionados; usar download.py)
│   └── download.py    Script de descarga
├── src/paho_course/   Funciones reutilizables y ejemplos automatización
├── docs/              Recursos pedagógicos
├── legacy/            Notebook original 2022 (preservado)
└── .github/workflows/ CI

Datos

Egresos hospitalarios del Ecuador, 2021 — INEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos). Datos abiertos.

Ver data/README.md para fuentes y licencia de los datos.

Cómo citar

@misc{castillo2022pythoncoursepaho,
  author       = {Castillo Aroca, Alberto},
  title        = {Curso de Python para Análisis de Datos en Salud Pública (PAHO)},
  year         = {2022},
  howpublished = {\url{https://github.com/alcastaro/python-salud-publica-paho}},
  note         = {Actualizado 2026}
}

Licencia

Código bajo MIT. Contenido pedagógico (markdown, ejercicios, diapositivas) bajo CC-BY-SA 4.0. Ver LICENSE.

Contribuciones

PRs bienvenidos. Antes de abrir uno:

  • Limpiar outputs de notebooks (nbstripout *.ipynb)
  • Verificar que python -m py_compile src/paho_course/*.py pasa
  • Mantener notebooks en español (es el idioma del curso original)

Autor

Alberto Castillo Aroca — @alcastaro

Material desarrollado originalmente para la cooperación técnica OPS/PAHO en sistemas de información en salud, octubre 2022.