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Temario del curso

Parte 1: Fundamentos de Python para Analítica (3,5 Horas)

·       Módulo 1: El panorama de la analítica (45 min)

o   ¿Por qué Python? Comparando Python con Excel y SQL en la investigación académica.

o   Preparación para el éxito: Introducción a Jupyter Notebooks y Google Colab.
Google Colab será más sencillo ya que no requiere instalación pero necesitará una conexión a Internet más robusta.
Si es posible, los participantes pueden instalar Jupyter Notebooks para obtener una experiencia más fluida.

·       Módulo 2: Los bloques de construcción de datos (60 min)

o   Variables, tipos de datos (Strings, Integers, Floats) y lógica básica.

o   Comprensión de Listas y Diccionarios: cómo Python almacena la información.

·       Módulo 3: Demo y Laboratorio de Python para Análisis de Datos (75 min)

o   Introducción a Pandas: El estándar de la industria para la manipulación de datos.

o   Práctica: Carga de un archivo CSV, filtrado de datos y cálculo de estadísticas básicas.

Parte 2: Analítica de Negocios Introductoria (2,0 Horas)

·       Módulo 4: La mentalidad analítica: Comprensión del marco "Preguntar-Analizar-Actuar". Cómo definir preguntas empresariales que los datos pueden responder.

·       Módulo 5: Descriptivo vs. Predictivo: Panorama general de la interpretación de tendencias y detección de anomalías en un contexto financiero.

·       Módulo 6: Comunicación de insights: Principios de la narrativa de datos: convertir resultados técnicos en recomendaciones ejecutivas.

Requerimientos

  • Comprensión básica de la analítica de datos
  • Experiencia en el procesamiento de datos

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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