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    • 46 Días
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    Python es un lenguaje de scripting independiente de plataforma y orientado a objetos, preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas como la rapidez de desarrollo e inconvenientes como una menor velocidad

    Python es un lenguaje de scripting independiente de plataforma y orientado a objetos, preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas como la rapidez de desarrollo e inconvenientes como una menor velocidad

    Profesionales con experiencia que se desarrollan en áreas de Inteligencia de Negocios, TI, Data, Marketing, Planeamiento, Analytics u otras áreas relacionadas con el análisis de datos en el sector público y/o privado.
    Dirigido a profesionales y/o estudiantes de últimos ciclos sin experiencia en el desarrollo e implementación de proyectos de análisis de datos con enfoque en el negocio.

    Instructor Consultor Senior Certificado, con años de experiencia.

    • Certificado a nombre de Nextech con código de validación internacional en físico y digital en Python.
    • Introducción a SQL Server + certificado
    • Conferencia de empleabilidad + certificado
    • Introducción a Power BI + certificado
    • Curso + certificado de Gestión de Proyectos con metodogías ágiles con SCRUM Fundamentos
    • Clases 100% prácticas y dinámicas con casos reales del día a día con Python.
    • Material digital del curso.
    • Soporte en todas las clases.
    • Especialización desde cualquier lugar del mundo a tiempo real.
    • Instructor/Consultor Senior Certificados oficial por Microsoft.
    • Facilidades de Pago.
    • Bolsa de trabajo.

    MÓDULO 1
    INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS

    • La era de los datos, evolución del valor de los datos.
    • Tipos de análisis de datos.
    • ¿Que es Data Science? Aplicaciones y conceptos principales.
    • Definición de la variable de estudio o target.
    • Fases de un proyecto analítico.
    • Herramientas y tecnologías más utilizadas.

    MÓDULO 2
    FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN CON PYTHON

    • Definición y manejo de variables.
    • Uso y manejo del ambiente Python en Google Colab.
    • Funciones y estructuras iterativas.
    • Manipulación de datos con Pandas.
    • Caso práctico.

    MÓDULO 3
    ESTADÍSTICA PARA ANÁLISIS DE DATOS

    • Origen, definición y ramas de la estadística.
    • Tipos de datos (Cualitativos y cuantitativos).
    • Medidas de tendencia de posición (tendencia central y no central) y dispersión.
    • Diagrama de Cajas, Correlación y Covarianza.
    • Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas.
    • Caso práctico.

    MÓDULO 4
    ANÁLISIS EXPLORATORIO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

    • Definición y objetivos del análisis exploratorio.
    • Relaciones entre variables. Detección de outliers.
    • Manejo de datos. Análisis de valores atípicos. Detección de patrones.
    • Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
    • Caso práctico.

    MÓDULO 5
    PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS

    • Manejo y limpieza de datos.
    • Técnicas de tratamiento mediante funciones lineales y no lineales.
    • Generación de nuevas variables adecuadas al negocio.
    • Imputación de datos mediante técnicas univariados y multivariadas.
    • Caso práctico.

    MÓDULO 6
    BALANCEO DE DATOS Y ALGORITMOS NO SUPERVISADOS

    • Definición e Importancia.
    • Agrupación y Reducción de Dimensiones.
    • Muestreo. Partición train-test-validación.
    • Técnicas estadísticas: K Means, DB Scan, PCA.
    • Técnicas de balanceo de datos: Undersampling, Oversampling, SMOTE

    MÓDULO 7
    MACHINE LEARNING: ALGORITMOS SUPERVISADOS

    • Entendiendo los métodos supervisados.
    • Algoritmos de Clasificación: Árbol de decisión, Regresión Logística,Random Forest, SVM, XGBoost, Light GBM.
    • Algoritmos de Regresión: Regresión Lineal y Múltiple, Random
    • Forest, SVM, Rige, Lasso.
    • Comparación entre modelos .

    MÓDULO 8
    EVALUACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE MODELOS ANALITICOS

    • Técnicas de validación de modelo.
    • Matriz de confusión, Accuracy, Precisión, Recall, F1 Score.
    • Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de decisiones.
    • KPI’s de Negocio.
    • Implementación de Modelos Analíticos.
    • Taller de presentaciones efectivas.

    Consulte a su ejecutivo de ventas

    Contenido del Curso

    Sesión 1
    Sesión 1 – Python 00:00:00
    Sesión 2
    Sesión 2 – Python 00:00:00
    Sesión 3
    Sesión 3 – Python 00:00:00
    Sesión 4
    Sesión 4 – Python 00:00:00
    Sesión 5
    Sesión 5 – Python 00:00:00
    Sesión 6
    Sesión 6 – Python 00:00:00
    Sesión 7
    Sesión 7 – Python 00:00:00
    Sesión 8
    Sesión 8 – Python 00:00:00

    Reseñas del Curso

    N.A.

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