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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