Python: Análisis de Datos

Docente: Luis Euribe
Inicio
30 - Enero
Duración
6 sesiones
Martes - Jueves
7:00pm - 10:00pm
Docente: Diego Acevedo
Inicio
15 - Febrero
Duración
6 sesiones
Sábado
3:00pm - 6:00pm

Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.

¡Analiza, modela y visualiza datos con Python como un experto!
  Sesiones: 06 Sesiones
  Modalidad: Transmisión en vivo vía Microsoft Teams

¿Qué aprenderás en el curso?
En nuestro curso de Python: Análisis de datos, desde cero, lograrás:
  Comprender la importancia y aplicaciones de Python para el análisis de datos
  Programar utilizando las principales funciones y bibliotecas de Python
  Analizar estadísticamente fuentes de datos de una empresa
  Visualizar, tratar y transformar grandes volúmenes de datos

Beneficios del curso
  Curso básico: No requiere conocimientos previos
  Docente Gerentes y Ejecutivos con amplia experiencia en empresas líderes
  Metodología de Aprendizaje moderna con casos reales, talleres aplicativos y desarrollo de proyecto integrador
  Actualízate y potencia tus habilidades en corto tiempo
  Desarrollo y Seguimiento de tu Proyecto Integrador por tu Docente 
  Cursos online gratuitos con acceso ilimitado para complementar tu aprendizaje
  - Introducción: Fundamentos de programación y Python fundamentals
  - Aprendizaje Integral: SQL Server y Power BI
  - Formación Profesional: Habilidades para el Empleo
  Acceso a Bolsa de trabajo
  Garantía de Aprendizaje: Si durante el programa tienes alguna disconformidad te asignaremos a un nuevo inicio de curso.

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Docentes

Certificación

Temario

  • Python y su importancia en el mundo

  • Variable y operadores en Python

  • Entendiendo los tipos de datos básicos: Enteros, flotantes, string

  • Operaciones básicas de aritméticas y de texto

  • Caso 1: Operaciones aritméticas

  • Caso 2: Operaciones con string

  • Taller 1: Crea una calculadora con Python

  • Listas: Append, insert, pop, remove, clear

  • Tuplas, diccionarios, conjuntos

  • Textos, índices & slicing, lectura por teclado y variables

  • Funciones: index, count, len, extend, reverse, sort, entre otros

  • Caso 1: Condicionales anidadas

  • Caso 2: Operaciones con diccionarios

  • Taller 2: Realiza operaciones con estructuras de datos

  • Estructuras condicionales: (If, Else)

  • Estructuras repetitivas (for, while) y el uso de break y continue

  • Creación y sintaxis de funciones

  • Variables locales y globales

  • Caso 1: Condicionales anidadas

  • Caso 2: Funciones de bucles y condicionales

  • Taller 3: Aplicación de estructuras selectivas para la toma de decisiones lógicas

  • Funciones lambda, documentación y organización del código en módulos

  • Uso de librería Pandas, series y dataframes

  • Lectura de Datasets: txt, csv, xlsx

  • Creación de campos y uso de sentencias: group by, delete, drop

  • Combinación y cruce de Datasets

  • Caso 1: Análisis estadístico de datos con pandas

  • Caso 2 manipulación de datos en un dataset:

  • Taller 4: Exploración de datos de un caso de negocio con pandas

  • Librerías de data Viz: Matplotlib

  • Creación y personalización de gráficos con Matplotlib

  • Qué gráfico usar según tu necesidad: Comparación, relación, distribución y composición

  • Buenas prácticas en la visualización de datos

  • Caso 1: Análisis visual de datos con Matplotlib

  • Caso 2: Creación de distintos tipos de gráficos

  • Taller 5: Análisis exploratorio de datos con Matplotlib

  • Seaborn y su optimización sobre Matplotlib

  • Creación y manipulación de gráficos con Seaborn

  • Gráficos univariados, bivariados y multivariados

  • Caso 1: Análisis estadístico de datos con Seaborn

  • Caso 2: Creación de distintos tipos de gráficos

  • Taller 6: Análisis avanzado de datos con Seaborn

Proyecto Integrador

Diseñarás un modelo de análisis de datos con Python, realizando análisis exploratorios para seleccionar las variables más importantes a fin de crear un modelo analítico y una propuesta de despliegue de negocio. Al finalizar el curso habrás aplicado técnicas estadísticas de Python y Machine Learning a un caso de negocio real,  las cuales te permitan generar hallazgos relevantes en el análisis de datos e impacto en los KPI's del negocio.                



Ruta de Aprendizaje

Completa tu ruta de cursos y podrás certificarte en nuestro PEE o Diplomado.

Clase Modelo

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Testimonios

Llevamos capacitando a más de 100.000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional

 
 



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Garantía de Aprendizaje

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Preguntas Frecuentes

Si. Es 100% Seguro. Contamos con certificación de seguridad SSL® Verified de protección de datos a nivel mundial y nuestras pasarelas estan soportada por MercadoPago, la pasarela líder a nivel Latinoamérica, y Culqi la cual es respaldada por el Grupo Credicorp, el holding peruano más importante del país dueño del Banco BCP.
Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, Microsoft Partner Network, IBM ® Partner World, Person Vue ® Partner y contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
Al finalizar el curso, podras descargar tu certificado del Campus Virtual. Realizarás tu proyecto integrador y tus entregables serán calificados. Cuando apruebes el curso, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu cuenta personal en el Campus Virtual. No te preocupes, tendrás hasta 03 intentos.
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 via Microsoft Teams, las horas de práctica de los ejercicios, talleres/cursos online complementarios y las evaluaciones.
Si te inscribes via plataforma web, ya estarás inscrito automaticamente, de igual forma te enviaremos un mail confirmando tu inscripción. Inscripciones por otros medios de pago, de igual forma nos contactaremos para confirmar tu inscripción vía e-mail en un plazo no mayor a 24 horas.
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.
Tu kit de inicio, que contempla: material académico, formatos, plantillas de trabajo, usuario y contraseña de acceso se envía 48 horas antes de la fecha de inicio del curso. Se te habilitará los accesos en tu cuenta del Campus Virtual
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