Curso de Análisis Exploratorio de Datos hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
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Impulsa la exploración de datos y optimiza tus procesos con técnicas avanzadas de EDA, visualizaciones y herramientas de Python y R
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Concepto de Exploratory Data Analysis (EDA)
Importancia del EDA en la ciencia de datos
Diferencias entre EDA y análisis estadístico descriptivo
Aplicaciones comunes del EDA en proyectos de ciencia de datos
Principales herramientas y librerías utilizadas para EDA
Relación entre EDA y la preparación de datos
Etapas del EDA: desde la comprensión de los datos hasta la visualización
Casos de uso de EDA en la industria
Limitaciones del EDA
Ejemplos prácticos de EDA en datasets reales
Concepto de Exploratory Data Analysis (EDA)
Importancia del EDA en la ciencia de datos
Diferencias entre EDA y análisis estadístico descriptivo
Aplicaciones comunes del EDA en proyectos de ciencia de datos
Principales herramientas y librerías utilizadas para EDA
Relación entre EDA y la preparación de datos
Etapas del EDA: desde la comprensión de los datos hasta la visualización
Tema 1: Introducción a la Exploratory Data Analysis (EDA)
Concepto de Exploratory Data Analysis (EDA)
Importancia del EDA en la ciencia de datos
Diferencias entre EDA y análisis estadístico descriptivo
Aplicaciones comunes del EDA en proyectos de ciencia de datos
Principales herramientas y librerías utilizadas para EDA
Relación entre EDA y la preparación de datos
Etapas del EDA: desde la comprensión de los datos hasta la visualización
Casos de uso de EDA en la industria
Limitaciones del EDA
Ejemplos prácticos de EDA en datasets reales
Tema 2: Conociendo los Datos: Carga y Preprocesamiento
Importancia de conocer los datos antes de analizarlos
Carga de datos desde archivos CSV, Excel, SQL, etc.
Uso de librerías como Pandas para la manipulación de datos
Identificación de tipos de variables: categóricas y numéricas
Gestión de valores faltantes (NaN) en los datos
Detección de duplicados en el dataset
Ejemplo práctico: Preprocesamiento de un dataset financiero
Normalización y estandarización de los datos
Conversión de tipos de datos y manejo de fechas
Mejores prácticas para la limpieza de datos
Tema 3: Análisis Estadístico Descriptivo
Conceptos básicos del análisis estadístico descriptivo
Medidas de tendencia central: media, mediana y moda
Medidas de dispersión: desviación estándar, varianza y rango
Identificación de outliers en los datos
Análisis de correlaciones entre variables numéricas
Ejemplo práctico: Análisis estadístico de un dataset de ventas
Uso de Pandas y NumPy para cálculos estadísticos
Creación de resúmenes estadísticos para variables numéricas
Interpretación de estadísticas descriptivas
Aplicación del análisis descriptivo en la toma de decisiones
Tema 4: Visualización de Datos: Introducción y Herramientas
Importancia de la visualización en el EDA
Introducción a las principales herramientas de visualización: Matplotlib y Seaborn
Diferencia entre visualizaciones univariadas y multivariadas
Gráficos básicos: histogramas, gráficos de barras y boxplots
Ejemplo práctico: Creación de gráficos con Matplotlib
Mejores prácticas para visualizar datos correctamente
Selección de visualizaciones adecuadas para diferentes tipos de datos
Uso de Palettes y temas en Seaborn para gráficos personalizados
Exportación de gráficos a formatos como PNG y PDF
Casos de uso de visualizaciones en la industria
Tema 5: Visualización de Datos Univariada
Concepto de visualización univariada
Creación de histogramas para analizar distribuciones
Boxplots para identificar outliers y dispersión
Gráficos de densidad para visualizar la probabilidad de ocurrencia
Ejemplo práctico: Visualización univariada de un dataset de salud
Análisis de datos categóricos con gráficos de barras
Uso de gráficos de violín para comparar distribuciones
Interpretación de gráficos univariados en el contexto del análisis
Comparación de diferentes métodos de visualización univariada
Limitaciones y desafíos en la visualización univariada
Tema 6: Visualización de Datos Multivariada
Concepto de visualización multivariada
Uso de scatter plots para observar relaciones entre dos variables
Pair plots para analizar múltiples variables de manera simultánea
Heatmaps para visualizar matrices de correlación
Ejemplo práctico: Visualización multivariada en un dataset de clima
Uso de gráficos de burbuja para agregar una tercera dimensión a los datos
Interpretación de relaciones entre variables numéricas y categóricas
Casos de uso de visualizaciones multivariadas en la ciencia de datos
Análisis de interacción entre múltiples variables
Limitaciones y posibles errores en la interpretación de gráficos multivariados
Tema 7: Análisis de Correlaciones y Relaciones entre Variables
Concepto de correlación en el análisis de datos
Matrices de correlación y su interpretación
Uso de Seaborn para crear heatmaps de correlación
Identificación de relaciones lineales y no lineales
Ejemplo práctico: Análisis de correlación en un dataset de precios de casas
Importancia de entender las relaciones entre variables antes de modelar
Uso de gráficos de dispersión para observar correlaciones
Limitaciones del análisis de correlación
Detección de correlaciones espurias y su impacto en el análisis
Estrategias para interpretar correctamente las correlaciones
Tema 8: Análisis de Outliers y Valores Anómalos
Concepto de outliers y su impacto en el análisis de datos
Métodos para detectar outliers: Z-Score y IQR (Interquartile Range)
Visualización de outliers con boxplots y scatter plots
Ejemplo práctico: Detección de outliers en un dataset de ingresos
Impacto de los outliers en modelos predictivos
Estrategias para manejar outliers en datasets
Uso de técnicas de escalado para reducir el impacto de outliers
Decisiones sobre la eliminación o retención de outliers
Casos de uso de detección de outliers en la industria
Mejores prácticas para gestionar valores anómalos
Tema 9: Análisis de Series Temporales
Introducción al análisis de series temporales
Diferencia entre datos estáticos y series temporales
Ejemplo práctico: Análisis de una serie temporal de ventas
Identificación de patrones: estacionalidad y tendencia
Uso de gráficos de líneas para visualizar series temporales
Descomposición de series temporales en componentes
Aplicación de técnicas de suavizado para series temporales
Uso de Pandas para manipular y visualizar series temporales
Detección de anomalías en series temporales
Casos de uso de series temporales en predicciones financieras y de demanda
Tema 10: Transformaciones de Datos
Importancia de transformar datos en el EDA
Métodos comunes de transformación: logaritmos, raíz cuadrada y Box-Cox
Ejemplo práctico: Transformación de datos sesgados
Normalización y estandarización de variables
Uso de transformaciones para mejorar la interpretación de gráficos
Efectos de las transformaciones en la distribución de datos
Estrategias para seleccionar la mejor transformación
Casos de uso de transformaciones en modelos de machine learning
Impacto de las transformaciones en la calidad del análisis
Mejores prácticas para aplicar transformaciones de datos
Tema 11: Análisis de Componentes Principales (PCA)
Introducción al análisis de componentes principales (PCA)
Concepto de reducción de dimensionalidad en datasets grandes
Ejemplo práctico: Implementación de PCA en un dataset de marketing
Uso de PCA para identificar patrones en datos multivariados
Visualización de los componentes principales
Evaluación de la varianza explicada por los componentes principales
Casos de uso de PCA en la ciencia de datos
Impacto de PCA en la simplificación de modelos
Limitaciones y desafíos del PCA en análisis exploratorio
Estrategias para interpretar los resultados del PCA
Tema 12: Feature Engineering en el EDA
Concepto de Feature Engineering y su relevancia en el análisis de datos
Creación de nuevas variables a partir de datos existentes
Ejemplo práctico: Feature Engineering en un dataset de clientes
Selección de características relevantes para modelos predictivos
Uso de técnicas de binning y polinomial para mejorar predicciones
Identificación de relaciones no lineales mediante nuevas características
Mejores prácticas para Feature Engineering en proyectos de ciencia de datos
Impacto del Feature Engineering en la precisión de los modelos
Casos de éxito en la industria con Feature Engineering
Estrategias para automatizar el Feature Engineering en grandes datasets
Tema 13: Análisis Exploratorio de Texto
Introducción al análisis exploratorio de datos no estructurados
Técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis de texto
Ejemplo práctico: Exploración de un dataset de comentarios de clientes
Uso de WordClouds para la visualización de texto
Análisis de frecuencia de palabras y n-grams
Limpieza de datos de texto: tokenización, stopwords y lematización
Identificación de sentimientos en datos textuales
Casos de uso de análisis de texto en marketing y servicio al cliente
Limitaciones del análisis de texto no estructurado
Mejores prácticas para la visualización y análisis de texto
Tema 14: Herramientas Avanzadas para EDA: Python y R
Comparación entre Python y R para análisis exploratorio
Introducción a librerías avanzadas de EDA en Python: Pandas, Matplotlib, Seaborn
Ejemplo práctico: EDA con Python en un dataset de ventas
Uso de R para análisis estadístico y visualización de datos
Ejemplo práctico: EDA con R en un dataset de encuestas
Comparación de las capacidades de visualización de Python y R
Estrategias para seleccionar la mejor herramienta para EDA
Integración de Python y R en el mismo análisis
Casos de éxito en la industria usando Python y R
Limitaciones y ventajas de cada lenguaje en proyectos de EDA
Tema 15: Proyecto Final: Análisis Exploratorio Completo
Selección de un dataset complejo para el análisis
Ejecución de una limpieza de datos avanzada
Creación de visualizaciones univariadas y multivariadas
Análisis estadístico descriptivo y correlacional del dataset
Detección y manejo de outliers y valores faltantes
Aplicación de transformaciones de datos y PCA
Feature Engineering y creación de nuevas variables
Implementación de visualizaciones avanzadas con Python y R
Presentación de hallazgos y conclusiones del análisis
Evaluación y entrega del proyecto final
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Análisis Exploratorio de Datos en su día a día
Científicos de Datos
Buscan profundizar en técnicas de EDA para mejorar la calidad y relevancia de sus análisis.
Analistas de Datos
Desean aplicar EDA para extraer insights valiosos y comunicarlos eficazmente dentro de su empresa.
Equipos de Ciencia de Datos
Requieren el uso de Python y R en EDA para fortalecer la toma de decisiones basada en datos.
Profesionales de TI
Necesitan mejorar sus habilidades en EDA para optimizar procesos y resolver problemas complejos.
Preguntas frecuentes
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Este curso ofrece a las empresas la oportunidad de mejorar sus capacidades analíticas mediante técnicas avanzadas de Exploratory Data Analysis (EDA). Los participantes aprenderán a explorar y visualizar datos de manera eficiente, optimizando así su toma de decisiones.
Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, cobramos un 10% adicional más IVA, también bonificable. Esto facilita a las empresas maximizar su inversión en formación sin costos significativos.
El curso se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada, a través de videoconferencias por Zoom, lo que permite ajustar el contenido y los horarios a las necesidades específicas de la empresa, asegurando máxima flexibilidad y eficacia.
El curso está diseñado para adaptarse a grupos de hasta 20 participantes por empresa. Esto garantiza que cada individuo reciba atención personalizada, optimizando la experiencia de aprendizaje para equipos de tamaño pequeño y mediano.
El curso proporcionará a tu equipo habilidades avanzadas en la manipulación y visualización de datos, mejorando la calidad de análisis y permitiendo a la empresa tomar decisiones estratégicas más informadas y precisas.
Durante el curso, los participantes trabajarán en proyectos adaptados a las necesidades de sus empresas, proporcionando experiencia práctica y relevante que podrán aplicar directamente en sus entornos laborales para resolver problemas habituales de análisis de datos.
Los participantes necesitarán un dispositivo con conexión a internet, y acceso a las plataformas de videoconferencia y herramientas de EDA como Python y R. Nos aseguraremos de proporcionar asistencia técnica previa al inicio para garantizar una experiencia de aprendizaje sin problemas.
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Mejora la colaboración en tu equipo con métodos de EDA que facilitan la comprensión compartida y la resolución de problemas complejos en proyectos de ciencia de datos.
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Transforma la calidad de tus modelos predictivos aplicando análisis estadístico descriptivo, detección de outliers y técnicas de transformación de datos, garantizando resultados precisos.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
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