Pre-requisitos: Ninguno.

Objetivo General:

Conocer la importancia estratégica del análisis de datos y cómo las herramientas y técnicas de Analytics ayudan a las empresas a mejorar la toma de decisiones, generando valor y rentabilidad para las mismas, mediante el desarrollo de técnicas analíticas y algoritmos desarrollados en Python.

Objetivos Específicos:

• Aprender a manejar tipos de datos básicos, principales estructuras de datos, manejo de funciones, arrays y dataframes. 
• Aprender a realizar un análisis estadístico y gráfico con Python. 
• Comprender la importancia de la ciencia de datos en las empresas y el uso del machine learning para lograr sus objetivos comerciales. 
• Aprender a utilizar Python para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. 
• Comprender el procedimiento y las técnicas que se utilizan en el machine learning, así como saber diferenciarlas según los objetivos buscados.

Resumen del contenido:

• Tipos y estructura de datos.
• Álgebra lineal con Numpy.
• Funciones, clases y objetos.
• Análisis de datos con Pandas.
• Visualización con Matplotlib.
• Estadística descriptiva.
• Estadística inferencial.
• Análisis multivariado.
• Métodos Supervisados.
• Métodos No Supervisados.
• Análisis de series de tiempo.
• Text Mining & Deep Learning.