Data Analysis

Aprende a manejar datos para crear estrategias de negocio, revelar tendencias y tomar decisiones. A través de herramientas y lenguajes de programación sé capaz de encontrar historias en los datos para comunicarlas en tus equipos de trabajo y, juntos, encuentren mejores soluciones.

Alianza Dalia - BEDU

BEDU es el mejor jugador en el mercado para cursos de tecnología: busca desarrollar las habilidades de la 4ta revolución industrial por medio de una metodología innovadora de aprendizaje. Dalia se alió con BEDU para ayudar a su comunidad a dar el siguiente paso en su carrera profesional, desarrollando habilidades en análisis de datos y programación, entre otros.

Los alumnos podrán tomar la teoría en línea a su propio ritmo, y validar los conocimientos y hacer prácticas en clases live/presenciales dirigidas por un experto. Además, los alumnos tendrán acceso a la App BEDU, una plataforma donde tendrán acceso a contenido exclusivo y donde se concentra la información de los cursos y tareas.

Temario

Modulo l: Bas de Datos (Nivel Básico)

  • Consola
  • Formateo de archivos de datos desde consola Unix
  • Fundamentos MySQL
  • Consultas de datos relacionales
  • Fundamentos MongoDB
  • Consultas de datos no relacionales
  • Fundamentos de bases de datos en la nube
  • Consulta de datos en la nube

Modulo ll: Principios de R (Nivel Básico)

  • Fundamentos de R, estudio y paquetes
  • Funciones, condiciones y loops
  • Programación Orientada a Objetos
  • Exploración de Datos
  • Visualización, gráficos, tablas
  • Ejercicios prácticos (storytelling) - Kaggle
  • Inicio al modelaje de datos

Modulo lll: Programación con Python par DA (Nivel intermedio)

  • Python Fundamentals
  • Estructuras de datos y funciones
  • Módulos y paquetes
  • Manipulación de archivos, JSON y excepciones
  • Programación Orientada a Objetos
  • Servidores web y APIs
  • Web scraping
  • Computación numérica o científica

Modulo lV: Análisis de Datos con Python (Nivel Intermedio)

  • Introducción a Python para el análisis de datos (estructuras, iteraciones y condicionales).
  • Librerías para el análisis de datos con Python (Numpy, Pandas, Matlplotlib, Jupyter notebook)
  • Análisis estadístico de datos. (Numpy)
  • Análisis exploratorio de datos. (Pandas)
  • Procesamiento y transformación de datos.
  • Visualización de datos con Python (Matlplotlib y otras)
  • Regresión con Python (Machine Learning)
  • Clasificación con Python (Machine Learning)



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