PYTHON PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

INICIO:  SÁBADO 06 DE JULIO

¿A quién está dirigido?

El curso está dirigido al público en general, así como a académicos y profesionales de ciencias, ingeniería y administración que buscan capitalizar el poder de los datos para generar valor en sus organizaciones o proyectos personales. Es ideal para aquellos interesados en adentrarse en el mundo del análisis de datos y deseosos de aprender técnicas eficientes de manejo, análisis y visualización de datos con Python. Este curso es perfecto para quienes desean mejorar su toma de decisiones basada en datos, explorar nuevas oportunidades de negocio a través del análisis de datos o aplicar el análisis de datos en proyectos reales.


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Objetivos 

    • El curso tiene como finalidad preparar a los estudiantes en el análisis de datos con Python, cubriendo desde la manipulación y visualización de datos hasta el modelado predictivo con machine learning, tanto supervisado como no supervisado. 
    • Los estudiantes adquirirán una comprensión integral del análisis de datos, aprendiendo los fundamentos de programación, manipulación y visualización de datos, y desarrollando habilidades avanzadas en análisis exploratorio y estadística. Además, se introducirán en los principios básicos del machine learning y explorarán su aplicación en proyectos de análisis de datos reales, equipándolos con las herramientas necesarias para interpretar y extraer valor de los datos de manera eficiente. 

 BENEFICIOS:

    • Nuestro equipo docente está integrado por profesionales con una amplia trayectoria en el análisis de datos.
    • El curso se realiza mediante clases en línea utilizando la plataforma Microsoft Teams, lo que asegura un acceso fácil y conveniente para todos los participantes.
    • Los participantes recibirán manuales y materiales para el desarrollo del taller, así como las diapositivas que serán enviadas después de cada sesión.


REQUISITOS:

    • Se requiere una computadora personal, cámara web, micrófono y acceso a internet. Además, el participante debe tener conocimientos básicos y/o intermedios de MS Excel.


Malla Curricular

1.1 Introducción al lenguaje de programación Python y su ecosistema para análisis de datos.

1.2 Instalación y configuración de herramientas como Jupyter Notebook y Anaconda.

1.3 Introducción a las bibliotecas principales: NumPy, Pandas , Matplotlib, y Seaborn.

2.1 Introducción a la biblioteca Pandas para manipulación y análisis de datos. 

2.2 Lectura y escritura de datos desde y hacia diferentes fuentes (archivos CSV, Excel, bases de datos). 

2.3 Operaciones básicas de manipulación de datos: filtrado, selección, indexación y agrupación.

3.1 Introducción a la visualización de datos con Matplotlib y Seaborn. 

3.2 Creación de gráficos de líneas, barras, dispersión, histogramas y boxplot. 

3.3 Personalización de gráficos para mejorar su legibilidad e interpretación.

4.1 Técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA). 

4.2 Cálculo de estadísticas descriptivas. 

4.3 Identificación y manejo de valores atípicos (outliers) y valores faltantes (missing values).

5.1 Introducción al análisis de series temporales con Pandas.

5.2 Manipulación y visualización de datos de series temporales

5.3 Cálculo de estadísticas y tendencias en series temporales.

6.1 Conceptos básicos de machine learning.

6.2 Preprocesamiento de datos para modelos de machine learning.

6.3 Introducción a la biblioteca Scikit-Learn y sus algoritmos

más comunes.

7.1 Entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning para problemas de regresión y clasificación.

7.2 Evaluación de modelos: métricas de desempeño, validación cruzada y curvas de aprendizaje.

8.1 Técnicas de agrupación de datos como algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad para descubrir patrones en datos sin etiquetas. 

8.2 Aplicación de algoritmos de asociación para encontrar relaciones en los datos.

9.1 Desarrollo de un proyecto de análisis de datos utilizando conjuntos de datos reales. 

9.2 Aplicación de técnicas aprendidas durante el curso para resolver un problema específico. 

9.3 Presentación de resultados y conclusiones.

Docente

ING. EMIGDIO ROJAS MENDOZA

Ingeniero Industrial graduado de la UNMSM, cuenta con una destacada trayectoria en ingeniería y análisis de datos con Python.

Actualmente, se desempeña como Ingeniero de Datos en Konecta Perú, implementando Infraestructura de datos y desarrollando pipelines de datos ETL/ELT con Python y SQL. Anteriormente, en Pacifico Seguros SA, ocupo el cargo de Analista de Datos, donde trabajo con diversos servicios de Data y Analitycs de Microsoft Azure como Azure Databricks con PySpark , Azure Data Factory y Azure SQL.

En SUNAT, como Gestor de Información, desarrolló proyectos de ingeniería y análisis de datos utilizando Python, mejorando significativamente los procesos de la institución. Además, implementó proyectos de Business Intelligent utilizando herramientas como Power BI.

Costos y horario

  • Inicio: Sábado 06 de Julio
  • Horario: Sábado y Domingo de 9:00am a 12:00pm
  • Duración: 1 mes aprox.
  • Lugar: Clases online a través de MICROSOFT TEAMS + AULA VIRTUAL
  • Mayor información:  WhatsApp

Inversión

  • Público en general: S/ 450
  • Costo especial (estudiantes y ex-alumnos): S/400

Proceso de matrícula

  1. Ingresa tus datos personales en el siguiente formulario de inscripción: https://forms.office.com/r/RickTBELye

    Recuerda:
    Estos datos servirán para la emisión de tu certificado.
  2. Realizar el pago respectivo mediante deposito y/o transferencia a la siguiente cuenta bancaria:  
    Cuenta Corriente BCP (S/.)
    N.º 
    192-2319822-0-44
    CCI: 00219200231982204436
    Titular: INSTITUTO DE CIENCIA Y GESTION S.A.C. - CIENCI
    RUC: 20601345201
  3. Posteriormente enviar el Boucher del depósito escaneado al correo informes@cienci.edu.pe y/o a nuestro WhatsApp
  4. Estaremos confirmando su matrícula a la brevedad y enviándole la documentación necesaria para comenzar el curso.