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En este curso, adquirirás una amplia gama de destrezas esenciales para el análisis de datos. Comenzarás por dominar conceptos fundamentales, como indicadores clave de rendimiento y la relevancia de los datos en las organizaciones, así como la evolución del big data y la cultura basada en datos. También obtendrás conocimientos esenciales de programación en Python y aprenderás a utilizar librerías como Numpy, Pandas y Matplotlib para el análisis de datos. Además, explorarás SQL en profundidad, desde las consultas más básicas hasta las más avanzadas.
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Introducción a Data Analytics y la revolución de los datos. Introducción a conceptos básicos. El valor de los datos en la empres La evolución del big data. Los usos de los datos. Data hyp. Cultura data driven. Niveles de madurez analítica. Procesos de Data Analytics.
Introducción a Python. Intro a Python para el análisis de datos. Fundamentos básicos de programación en Python: Variables, Tipos de Datos, Operadores, Sentencias Condicionales y Bucles. Funciones y módulos de Python. Manejo de archivos en Python. Principales. librerías para Data Analytics: Numpy, Pandas, Matplotlib.
Análisis de datos con Python. Pandas para manipulación y limpieza de datos. Exploratory data analysis. Las claves del data preprocessing. Visualización de datos en Python. Storytelling con datos. Web Scraping.
SQL Intensivo y trabajo con bases de datos. Fundamentos de SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT. SQL Intermedio: JOIN, UNION, Funciones de agregación. SQL Avanzado: Consultas anidadas, vistas. Bases de datos y otras herramientas cloud. Conexión de Python con bases de datos SQL (on premises y cloud). Extracción, manipulación y análisis de bases de datos combinando SQL y Python. Bases de datos no relacionales, MongoDB.
Herramientas de visualización y creación de dashboards. Introducción a Power BI. Creación de Dashboards en Power BI. Integración de Power BI con Python y SQL. Otras herramientas de visualización como Tableau.
Pensamiento estadístico para análisis de datos y negocios. Fundamentos de la estadística: descriptiva e inferencial. Distribuciones de probabilidad y relaciones de datos. Análisis de correlación y causalidad. Introducción a probabilidad.
Fundamentos de Machine Learning para análisis de datos. Introducción a ML y sus tipos. Introducción a Scikit-learn. Modelos de regresión. The basics of Deep Learning.
Chat GPT y LLMs en análisis de datos. ¿Qué es Chat GPT y cómo funciona?. Prompt Engineering: Fundamentos y técnicas básicas. Uso de LLMs para el análisis de datos. Integración de ChatGPT con Python para Data Analytics. Más allá de Chat GPT, otras LLMs y tendencias futuras.
Desafíos y tendencias en el mercado de datos. Git y creación de portfolios de proyectos en Github. Aspectos legales y éticos en el uso de datos. Tendencias de mercado. Buscando trabajo en posiciones relacionadas con Data Analytics.
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