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CAPACITACIONES

Alianzas que respaldan nuestro trabajo

BOOTCAMP DATA ANALYST

A medida que el mundo se vuelve más digital, las empresas buscan personas que puedan comprender y utilizar estos datos para mejorar sus negocios. Con el análisis de datos, aprendes a descubrir información valiosa que puede ayudarte a tomar decisiones más inteligentes y a resolver problemas de manera más eficiente. El bootcamp en Data Analyst permitirá al alumno dominar las herramientas esenciales, de manera práctica y en corto tiempo, que le permitan empezar a desenvolverse en el mundo de la analítica y destacarse en un mercado laboral cada vez más competitivo. Además el bootcamp contará con un trabajo final práctico, “Datathon”, dónde se pondrá en práctica lo aprendido por el alumno.

El bootcamp es una capacitación práctica e intensiva que busca brindarte las herramientas necesarias y principales de este campo analítico para que puedas iniciar tu desarrollo como profesional en este perfil a través de módulos fundamentals.

30% Dto. 594 USD
Comprar $415.80 USD

Pre-requisitos:

Manejo de datos con Excel, resumen, visualización e interpretación de datos.

Profesor: Arnaldo Alvarado

Product Owner de Estrategia – Riesgos Banca Persona en Interbank. Con experiencia en Teléfonica del Perú, Real Plaza SRL, Grupo Inmark. Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Inicio: 27/05/2024
Online, 100% en vivo
80 hrs. académicas
20 - Sesiones
Certificación
Lun, Mar, Mie
19:30 - 22:30
Lun, Mar, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mar, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mar, Mie
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo
El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.
Plataforma E-Learning
Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.
Asesoría Académica
Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.
Aprende Haciendo
Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.
Certificación
Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%
Soporte Técnico
Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

El bootcamp es una capacitación práctica e intensiva que busca brindarte las herramientas necesarias y principales de este campo analítico para que puedas iniciar tu desarrollo como profesional en este perfil a través de módulos fundamentals.

 

Objetivo General: Aprende a trabajar conjuntos de datos para su procesamiento y presentación con herramientas claves en el mercado como son SQL Server, Python y Power BI.

Objetivos Específicos:

  • Aprende sobre la metodología SCRUM, sus principales roles y artefactos a través de dinámicas grupales y casuísticas de negocio.
  • Aprende a utilizar SQL Server para diseñar e implementar una base de datos, así como a realizar consultas básicas sobre ella empleando los principales comandos de los lenguajes T-SQL.
  • Aprende a transformar y a combinar datos de diversas fuentes en modelos tabulares que agilicen la elaboración de reportes e informes basados en gráficos estadísticos de diversos tipos.
  • Aprende a emplear el lenguaje Python para el tratamiento básico de datos, que incluye el manejo de Dataframes para su manipulación y transformación, para su visualización en gráficos estadísticos, así como para su análisis exploratorio y descriptivo empleando conceptos y técnicas estadísticas.
  • Aplica lo aprendido en el diseño de una solución para un problema de negocios planteado, mientras compites con otros equipos.
Resumen del contenido:
Datathon.
  • Fecha 1: Diseño de la solución.
  • Fecha 2: Presentación y sustentación de la solución.
Power BI Fundamentals.
  • Ciclo de vida del dato. Del origen a la visualización.
  • El modelo de datos tabular. Campos de hechos y campos de dimensión.
  • El entorno de Power BI.
  • Introducción a Power Query. Definición, rol en un proyecto de visualización.
  • Power Query. Carga de datos desde diversos orígenes (local y web), trabajo con listado simples.
  • Power Query. Herramientas de trasformación de datos. Selección de filas y columnas, tipos de datos, creación de nuevas columnas.
  • Power Query. Anexo y combinación de consultas.
  • Power Query Editor y el lenguaje M. Edición de pasos, casos de uso.
  • Power Query. Construcción de modelos tabulares con las herramientas de Power Query.
  • Power Query. Construcción de tablas resumen con la herramienta Agrupar.
  • Visualización. Configuración del lienzo de trabajo.
  • Visualización. Inserción y configuración de gráficos estadísticos para reportes e informes administrativos. Criterios para su selección.
  • Visualización. Aplicación de filtros.
  • Visualización. Inserción y configuración de tablas (tablas resumen).
  • Taller: Carga de un origen de datos y exploración de contenido en Power Query y Power BI.
  • Taller: Construcción de modelos tabulares y tablas resumen a partir de uno y varios listados.
  • Taller: Construcción a Reportes a partir de modelos de datos tabulares y tablas resumen.
Python Analytics.

Herramientas para trabajar con Python.

  • Python Source. Versiones, descarga e instalación.
  • Editores de código. Exploración de Jupyter Notebook y Visual Studio Code. Diferencias y ventajas de cada uno.
  • Proceso de instalación de librerías en Jupyter Notebook y en Visual Studio Code.
  • Importar librerías. Uso de Import y From…Import.

Tipos y estructuras de datos en Python.

  • Variables y tipos de datos básicos en Python.
  • Funciones de ingreso e impresión de valores.
  • Estructuras de control: Indentación, condicionales y bucles.

Tratamiento de datos con Pandas

  • La librería Pandas. Definición, casos de uso.
  • Series y Dataframes. Diferencias, implementación, principales métodos.
  • Lectura y escritura de Dataframes desde archivos externos (TXT, CSV, XLS, etc.)
  • Selección y filtrado de Datasets.
  • Agrupación de Datasets. Sentencias GROUPBY, AGG, PIVOT_TABLE.
  • Combinación de Datasets, Combining y Merging.
  • Extracción de muestras. Uso de SAMPLE.

 Visualización de datos

  • Las librerías Matplotlib y Seaborn. Definición, casos de uso, alcance de cada una.
  • Gráficos estadísticos básicos. Creación y configuración.
  • Superposición de gráficas y subplots.
  • Introducción a los gráficos interactivos con Python.

Análisis estadísticos de Datasets

  • Identificación y tratamiento de valores perdidos en un Dataset.
  • Identificación y tratamiento de valores atípicos (outliers) en un Dataset.
  • Cálculo de medidas de tendencia central en un Dataset: Media, Mediana, Moda. Interpretación, casos de uso.
  • Cálculo de medidas de posición en un Dataset: Percentiles, cuartiles y deciles. Interpretación, casos de uso.
  • Cálculo de medidas de variabilidad en un Dataset: Desviación estándar, varianza y coeficiente de variabilidad. Interpretación, casos de uso.
SQL Server Fundamentals.
  • Introducción a la inteligencia de negocios. Definición, importancia, toma de decisiones basadas en datos.
  • Proceso de diseño de una base de datos. Modelos ER, Lógico y Físico.
  • Introducción a Ms. SQL Server. Definición, el entorno de trabajo (SSMS). Creación y edición gráfica de bases de datos, tablas y relaciones. Introducción al manejo de BackUps. Usar el Import & Export Wizard.

Lenguaje Transact-SQL. Principales comandos.

  • SQL, T-SQL, DDL, DML. Conceptos, diferencias.
  • Manipulación de datos, comandos Insert, Update, Delete, Select.
  • Consultas condicionales. Uso de Where, operadores de comparación y operadores lógicos.
  • Funciones de agregación, uso de GroupBy, Having.

Lenguaje Transact-SQL. Funciones y operación entre columnas.

  • Funciones para datos tipo fecha.
  • Funciones para datos tipo texto.
  • Función condicional (IIF, CASE).

Lenguaje Transact-SQL. Consultas multitabla.

  • Uso del comando JOIN y variantes (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
Taller de Project Agile.
  • Dinámica de sociabilización.
  • Formación de equipos.
  • SCRUM Immersion. Principales roles y artefactos.
  • Agile Team Simulation.

Malla Curricular

Datathon.
Power BI Fundamentals.
Python Analytics.
SQL Server Fundamentals.
Taller de Project Agile.

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
Primeros pasos en la plataforma

2 artículos

¿Necesito tener una cuenta para poder matricularme en una capacitación?

Lo ideal es crear una cuenta en nuestra web y luego realizar tu compra, pero no es mandatorio. Si desea puede pagar y matricularse en cualquiera de nuestras capacitaciones y después de la compra, automáticamente se le habrá creado un usuario.

Ya me matriculé, ¿cuáles son los siguientes pasos?

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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

1 artículos

¿Todos los cursos son 100% en vivo y online?

Sí, a menos que hayas comprado alguna membresía de DMC Play; todos nuestras capacitaciones: cursos, bootcamps, especializaciones, diplomas y lo incluido en nuestras Membresías DataPro son completamente online y 100% en vivo.

Resolución de problemas

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No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

Para cualquier problema con el usuario y contraseña de la plataforma deberás contactarte al siguiente correo y solicitar la solución: noel.yzaguirre@dmc.pe

Inscripciones - pagos - membresías

2 artículos

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Para recibir ayuda sobre el uso, acceso y aprovechamiento de tu Membresía DataPro, podrás escribirle a nuestra asesora: claudia.trujillo@dmc.pe, y ella podrá ayudarte con tus dudas.

Ya me inscribí en una Membresía DataPro, ¿qué sigue?

Deberás armar tu horario de estudios para que puedas aprovechar al máximo la membresía. Los accesos llegarán a tu correo electrónico y podrás así completar tus inscripciones. Recuerda revisar a qué tienen acceso según tu membresía adquirida.

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