Python

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Curso de nivel intermedio
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7 horas de videoclases online

Objetivos del Curso

• Comprender la importancia y aplicaciones de Python para el análisis de datos
• Programar utilizando las principales funciones y bibliotecas de Python


Beneficios

• Docentes Gerentes y Ejecutivos con experiencia en empresas líderes
• Certificado Digital Internacional IBM® Partner World
• Estudia en cualquier momento y lugar - Desde tu celular, laptop y tablet
• Acceso a plataforma virtual ilimitada
• Videoclases grabadas 100% Online
• Aprende con casos reales & talleres prácticos
• Formatos de trabajo y plantillas descargables
• Acceso a Bolsa de Trabajo

Certificación

A nombre de WE Educación Ejecutiva con 30 horas académicas

Perfil del estudiante

• Estudiantes universitarios, técnicos y/o recién egresados de las carreras de Sistemas, Informática, Ing. Industrial y afines
• Profesionales del área de banca, seguros, tecnología, consumo masivo, entre otros
• Público en general que deseen ampliar sus conocimientos en Python

Acerca del profesor

Julio Bernal
Julio Bernal Especialista Big Data & Analytics en BANBIF
Especialista en Big Data y análisis de datos logrando integrar proyectos en inteligencia de negocios generando valor en las empresas. Ejecutivo con más de 5 años de experiencia analizando grandes bases de datos en empresas como RIMAC SEGUROS, BANBIF, entre otras.

Certificación

Clases del curso

  • Presentación del Curso
  • Presentación del Docente

  • 1.1 La Transformación Digital: Data Driven y el valor de los datos
  • 1.2 Fases de un proyecto de analítica avanzada
  • 1.3 Herramientas y tecnologías más utilizadas
  • 1.4 Introducción y manipulación de datos con Python
  • 1.5 Estructuras de control y funciones: Map y Lambda
  • 1.6 Taller 1: Introducción a Python Comandos Básicos (Parte 1)
  • 1.7 Taller 1: Introducción a Python Comandos Básicos (Parte 2)
  • 1.8 Lecciones Aprendidas

  • 2.1 Definición y manejo de variables
  • 2.2 Funciones y estructuras iterativas
  • 2.3 Exploración de Arrays con librería Numpy
  • 2.4 Manejo de datos con librería Pandas
  • 2.5 Lectura y escritura de múltiples formatos
  • 2.6 Taller 1: Programación de funciones flexibles y manipulación de datos con Pandas (Parte 1)
  • 2.7 Taller 1: Programación de funciones flexibles y manipulación de datos con Pandas (Parte 2)
  • 2.8 Taller 2: Uso de Pandas
  • 2.9 Taller 3: Uso de Numpy
  • 2.10 Lecciones Aprendidas

  • 3.1 Origen, definición y ramas de la estadística: Tipos de datos
  • 3.2 Medidas de tendencia de posición y dispersión: Asimetría y Kurtosis
  • 3.3 Correlación y Covarianza
  • 3.4 Probabilidades, Distribución Poisson y Binomial
  • 3.5 Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas
  • 3.6 Taller 1: Descubrir oportunidades y Resolución de Caso Aplicativo de análisis estadístico
  • 3.7 Lecciones Aprendidas

  • 1.1 Definición y objetivos del análisis exploratorio
  • 1.2 Relaciones entre variables: Detección de outliers
  • 1.3 Manejo de datos y análisis de valores atípicos
  • 1.4 Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn
  • 1.5 Taller 1: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis (Parte 1)
  • 1.6 Taller 1: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis (Parte 2)
  • 1.7 Lecciones Aprendidas

  • 2.1 Manejo y limpieza de datos
  • 2.2 Técnicas de Data Wranling e Imputación de Datos
  • 2.3 Creación de nuevas variables adecuadas al negocio
  • 2.4 Técnicas de balanceo de datos: UnderSampling, RandomUnderSampling y SMOTE
  • 2.5 Taller 1: Data Wranling al proyecto de análisis de datos
  • 2.6 Taller 2: Obtención de variables más importantes del caso real de compra de departamentos
  • 2.7 Lecciones Aprendidas

  • 3.1 Definición e Importancia
  • 3.2 Agrupación y reducción de dimensiones
  • 3.3 Técnicas estadísticas: K Means, DB Scan, PCA, Regresión y Árbol de Decisión
  • 3.4 Muestreo: Partición train test
  • 3.5 Técnicas de validación de modelo
  • 3.6 Taller 1: Reducción de dimensiones de un caso real de fraudes
  • 3.7 Lecciones Aprendidas

  • 4.1 Conclusiones Finales


Preguntas Frecuentes

Al momento de inscribirte, inicias tu curso. Recuerda que el contenido es 100% en línea, con clases pre-grabadas a las que tendrás acceso luego de la compra del curso. ¡Inicias y avanzas a tu propio ritmo!
Si. Es 100% Seguro. Contamos con certificación de seguridad SSL® Verified de protección de datos a nivel mundial y nuestra pasarela es soportada por Culqi y respaldada por el Grupo Credicorp, el holding peruano más importante del país dueño del Banco BCP.
Tu acceso es permanente. 24/7, así aprovecharás tu tiempo al máximo. Luego de que realices la compra vas a poder acceder a las clases cuando y donde quieras. Con tu cuenta accedes para siempre.
Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases, las horas de práctica de los ejercicios y las evaluaciones.
No. En el certificado no mencionamos ninguna modalidad. Hoy en día, la educación es parcial o totalmente virtual y por ello no hacemos la diferenciación.
Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, Microsoft Partner Network e IBM ® Partner World. Contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
Si, estamos asociados a Pago Efectivo. Solo debes seleccionar esa opción en la pasarela de pagos y con el código que te facilitaremos puedes acercarte a cualquier agente o establecimiento de pago como Kasnet, Tambo, entre otros.

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Acerca del profesor

Julio Bernal
Julio Bernal Especialista Big Data & Analytics en BANBIF
Especialista en Big Data y análisis de datos logrando integrar proyectos en inteligencia de negocios generando valor en las empresas. Ejecutivo con más de 5 años de experiencia analizando grandes bases de datos en empresas como RIMAC SEGUROS, BANBIF, entre otras.

Certificación

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