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CURSO | 6 meses | NIVEL Avanzado

Especialista en Análisis de Datos

Desarrollá las habilidades necesarias para extraer, transformar, analizar un conjunto de datos y crear visualizaciones. Podrás brindar a las organizaciones la información precisa que requieren para la toma de decisiones

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Este es el contenido base del curso

    • Conocimientos básicos de Python (incluido: Numpy y Pandas)

      Nivel básico de idioma inglés

      Deseable – no excluyente:

      Haber culminado el curso de Python Developer de Senpai Academy

En este módulo, se introducirán los conocimientos y las herramientas iniciales que necesita el estudiante antes de empezar su inmersión en el mundo del análisis de datos en el sector digital
  • Presentación del curso
  • Diferencia entre el análisis de datos, la ciencia de datos, la analítica avanzada y la inteligencia artificial.
  • Los entornos de desarrollo integrado y editores de código para Python.
  • Buenas prácticas en el análisis de datos
Al finalizar este módulo el alumno será capaz de limpiar, unificar, consolidar y normalizar los datos para que se puedan utilizar para su posterior análisis.
  • Exploración
  • Limpieza
  • Refinar la calidad de los datos
  • Combinar conjuntos de datos
Este módulo tiene como objetivo brindar al estudiante de los elementos necesarios que le permitan administrar, manipular y realizar consultas de información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
  • Introducción a SQL
  • Conceptos y características de las bases de datos
  • Tipos de variables
  • Crear una tabla
  • Selección y filtrado
  • Insertar, actualizar y borrar
  • Combinación y unión de múltiples tablas
  • Subconsultas
El alumno aprenderá los conceptos esenciales de estadística, que le serán de ayuda para plantear, resolver e interpretar los datos, que permitan generar nuevas hipótesis e identificar oportunidades de mejora.
  • Los tipos de atributos de los datos
  • Distribución de la probabilidad
  • Medidas de tendencia central
  • Asimetría y curtosis
  • Teorema del límite central
  • Test de hipótesis
  • ANOVA
En este módulo, se profundizará en el análisis estadístico de los datos y su visualización utilizando las librerías más populares de Python.
  • Análisis de datos con SciPy
  • Análisis visual con Matplotlib
  • Análisis visual avanzado con Seaborn
Este último módulo dedicado a la Inteligencia de Negocios, se combinarán los conocimientos de análisis y visualización desarrollados en el curso, con las prácticas recomendadas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en el conocimiento adquirido del análisis de los datos. De esta manera, el alumno será capaz de desarrollar tareas de presentación de informes con propuestas de mejora a partir de los datos.
  • Interpretación y evaluación de la idoneidad de los datos
  • Comunicando con datos
  • Análisis visual con Tableau
  • Dashboard y Storytelling con Tableau
  • Otras herramientas BI: Power BI, Qlik y Data Studio
A partir de una base de datos proporcionada por el estudiante, se planteará el problema a resolver a partir del análisis datos con Python. A partir de los resultados obtenidos del análisis, se presentará un informe con las propuestas de mejora e impacto esperado.

Algunas herramientas y tecnología que utilizarás:

Parte de la fórmula

Docentes que trabajan de lo que enseñan

Proyectos reales con correción docente

Clases de máximo 25 personas

Comunidad y seguimiento de verdad

Te presentamos a tus docentes

Lo que nos motiva

Sí, esto también está incluido en el curso

Incluido

Próximos inicios

28 SET - 24 MAR

MODALIDAD Online

Carga horaria: 114 horas

Lunes Miércoles

19:30 a 21:30 hrs.

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Matrícula de inscripción:

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$11500 $1725

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Tiempo de dedicación aproximado adicional al horario de clases

3 a 5 horas semanales para desarrollo de proyecto, práctica y estudio de materiales.

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Garantía de satisfacción

En Senpai Academy contamos con un programa de satisfacción asegurada único en la industria educativa; esto quiere decir que contarás con una garantía total que te amparará en caso de que, habiendo asistido a las primeras dos semanas del curso, no te encuentres conforme con tu experiencia.

La garantía se puede utilizar durante las primeras dos semanas de clase y tiene como requisito haber asistido a todas las clases antes de solicitarla.

Este curso forma parte de la carrera de:

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