Python: Data Analytics

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Docente: Geanfranco Palomino
Inicio
17 - Julio
Duración
6 sesiones
Dom
09:00 - 12:00
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Única inversión: S/ Antes S/
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Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.

Tipo. Doc.
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  • Python es uno de los lenguajes de programación de mayor crecimiento en los últimos años. En el Perú, empresas como BBVA, BCP, YANBAL, BELCORP, PACÍFICO SEGUROS, TELEFÓNICA y muchas más consideran Python como requisito indispensable para trabajar con ellas.

  •   Fecha: Domingo 17 de Julio
  •   Horario: 9:00am a 12:00pm - Domingos
  •   Duración: 06 Sesiones
  •   Modalidad: Transmisión EN VIVO vía Zoom
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    • ¿Qué aprenderás en el curso?

  • En nuestro curso de Python: Data Analytics, desde CERO, te enseñaremos a realizar análisis e interpretación avanzada, mediante herramientas estadísticas y principales bibliotecas de Python. 

  •  Comprenderás la importancia y aplicaciones de Python para el análisis de datos
  •  Programarás utilizando las principales funciones y bibliotecas de Python
  •  Analizarás estadísticamente fuentes de datos de una empresa
  •  Visualizarás, tratarás y transformarás grandes volúmenes de datos
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  • Beneficios del Curso

  •  Staff de Docentes con amplia experiencia en Análisis de Datos
  •  Certificación incluida
  •  Bases de datos para practicar desde casa
  •  Ejercicios aplicativos para practicar desde casa 
  •  Clases grabadas y acceso a plataforma virtual WE
  •  Acceso a las grabaciones de las sesiones Zoom
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    • Docente

Certificación

Temario

  • La Transformación Digital: Mindset Data Driven

  • El valor de los datos: tipos de análisis de datos

  • Fases de un proyecto de analítica avanzada

  • Herramientas y tecnologías más utilizadas

  • Introducción y manipulación de datos con Python: ¿Hacia dónde evolucionan las tecnologías en Ciencia de Datos?

  • Estructuras de control y funciones, map y lambda

  • Taller 1: Definir un caso de uso a utilizar en el proyecto

  • Taller 2: Casos de uso en el negocio según el tipo de analítica


  • Definición y manejo de variables

  • Funciones y estructuras iterativas

  • Exploración de arrays con librería Numpy

  • Manejo de datos con librería Pandas

  • Lectura y escritura de múltiples formatos

  • Taller 3: Programación de funciones flexibles

  • Taller 4: Manipulación de datos con Pandas


  • Origen, definición y ramas de la estadística. Tipos de datos

  • Medidas de tendencia de posición y dispersión - Asimetría y Kurtosis

  • Correlación y covarianza

  • Probabilidades: Distribución de Poisson y Binomial

  • Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas

  • Taller 5: Descubrir oportunidades a través del análisis estadístico

  • Taller 6: Caso aplicativo de la medidas de posición y dispersión


  • Definición y objetivos del análisis exploratorio

  • Consultas previas y qué obtenemos

  • Relaciones entre variables y detección de outliers

  • Manejo de datos y análisis de valores atípicos

  • Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn

  • Taller 7: Explorar y visualizar datos, establecer hipótesis

  • Taller 8: Obtener radiografía del caso real de negocio


  • Manejo y limpieza de datos

  • Técnicas de data wranling

  • Imputación de datos

  • Creación de nuevas variables adecuadas al negocio

  • Técnicas de balanceo de datos: UnderSampling, RandomUnderSampling y SMOTE

  • Taller 9: Data Wranling al proyecto de análisis de datos

  • Taller 10: Obtención de variables más importantes del caso real de compra de departamentos


  • Definición e importancia

  • Algortimos No Supervisados: K Means y PCA

  • Algoritmos Supervisados: Árbol de Decisión, Random Forest y XGBoost

  • Métricas de evaluación de modelos y Matriz de confusión

  • Comparación de modelos analíticos e implementación en el negocio

  • Taller 11: Segmentación K- Means al proyecto de análisis de datos del COVID-19

Presentación y exposición PROYECTO INTEGRADOR


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.                



Talleres y Cursos Complementarios Gratuitos


Más Beneficios



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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 nuestra pasarela es soportada por Culqi y 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 e IBM ® Partner World. Contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
Al finalizar el curso, te enviaremos tu certificado digital. Realizarás un test final para validar tus conocimientos. Cuando lo apruebes, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu email. 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 zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres complementarios y las evaluaciones.
Una vez realizado el pago, el área encargada se comunicará contigo, 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 enviará al mismo correo con el que fue recibido tu pago de inscripción.