Curso de Análisis y visualización de datos con Python hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
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Mejora la toma de decisiones estratégicas gracias a habilidades avanzadas en la interpretación de datos, fortaleciendo la posición competitiva de tu equipo en el mercado.
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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
¿Qué es el análisis de datos?
Importancia y aplicaciones del análisis de datos
Tareas en el análisis de datos
Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
Instalación de Python y configuración del entorno de trabajo
Configuración del IDE y plugins de interés
Creación de proyecto y primeros pasos
¿Qué es el análisis de datos?
Importancia y aplicaciones del análisis de datos
Tareas en el análisis de datos
Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
Instalación de Python y configuración del entorno de trabajo
Tema 1: Introducción al análisis de datos con Python
¿Qué es el análisis de datos?
Importancia y aplicaciones del análisis de datos
Tareas en el análisis de datos
Tipos de datos: numéricos, categóricos, texto, fechas, etc.
Instalación de Python y configuración del entorno de trabajo
Configuración del IDE y plugins de interés
Creación de proyecto y primeros pasos
Tema 2: Preparación de datos
Obtención y carga de datos desde diferentes fuentes (CSV, Excel, API, bases de datos, etc.)
Limpieza y transformación de datos
Manejo de valores faltantes y nulos
Eliminación de duplicados
Corrección de errores y valores atípicos
Normalización y estandarización de datos
Manipulación y filtrado de datos
Selección de columnas relevantes
Filtrado de filas según condiciones
Ordenamiento de datos
Aplicación de funciones y transformaciones a los datos
Tema 3: Análisis exploratorio de datos
Estadísticas descriptivas
Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)
Medidas de dispersión (varianza, desviación estándar)
Resumen estadístico (mínimo, máximo, percentiles)
Análisis univariable y multivariable
Histogramas y gráficos de distribución
Boxplots y diagramas de caja y bigotes
Matrices de correlación
Análisis de frecuencia y tablas de contingencia
Visualización de datos
Gráficos de barras y columnas
Gráficos de líneas y áreas
Gráficos de dispersión y correlación
Gráficos de torta y donut
Heatmaps y mapas de calor
Tema 4: Procesamiento y transformación de datos
Agrupación y segmentación de datos
Agrupación por categorías o rangos
Segmentación temporal
Reducción de dimensionalidad
Análisis de componentes principales (PCA)
Análisis discriminante lineal (LDA)
Normalización y estandarización de datos
Escalamiento de variables
Normalización min-max
Discretización y binning de datos
Conversión de variables continuas a categóricas
Creación de intervalos o rangos de valores
Extracción de características y selección de variables
Selección de características relevantes
Extracción de características mediante técnicas como PCA o LDA
Tema 5: Análisis de datos temporales y series de tiempo
Manipulación y transformación de fechas y horarios
Análisis de estacionalidad y tendencias en series de tiempo
Métodos de suavizado y pronóstico
Análisis de componentes de series de tiempo
Descomposición y detección de anomalías
Tema 6: Modelado y predicción
Selección de modelos adecuados al tipo de problema
Entrenamiento y evaluación de modelos
Separación de conjuntos de entrenamiento y prueba
Métricas de evaluación (precisión, recall, F1-score, etc.)
Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros
Grid Search y Random Search
Validación cruzada k-fold
Algoritmos de aprendizaje supervisado (regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, SVM, etc.)
Algoritmos de aprendizaje no supervisado (agrupamiento, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad)
Algoritmos de aprendizaje profundo (redes neuronales, CNN, RNN, etc.)
Interpretación y análisis de los resultados del modelo
Tema 7: Visualización avanzada de datos
Visualización interactiva con librerías como Plotly, Bokeh y Seaborn
Gráficos geoespaciales y mapas
Visualización de redes y grafos
Dashboards y paneles de control
Tema 8: Análisis y visualización de datos en la nube
Introducción a soluciones en la nube para análisis de datos (Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon Web Services)
Uso de DataBricks para análisis y procesamiento de datos a gran escala
Trabajando con Google Colab
Despliegue de aplicaciones Python en la nube utilizando servicios como Flask, Heroku, AWS Lambda, etc.
Integración de bases de datos en la nube (Firebase, MongoDB Atlas, PostgreSQL en la nube)
Tema 9: Administración de proyectos de análisis de datos
Organización y estructura de proyectos de análisis de datos
Uso de control de versiones con Git y GitHub
Creación y mantenimiento de entornos virtuales con virtualenv o conda
Documentación de proyectos y buenas prácticas de programación
Colaboración y trabajo en equipo en proyectos de análisis de datos
Tema 10: Creación de soluciones mantenibles, extensibles y seguras
Diseño de arquitecturas escalables para proyectos de análisis de datos
Modularidad y reutilización de código
Automatización de tareas y procesos
Gestión de dependencias y actualización de librerías
Pruebas unitarias y de integración en proyectos de análisis de datos
Tema 11: Seguridad y privacidad en el análisis de datos
Protección de datos sensibles y cumplimiento de regulaciones
Anonimización y pseudonimización de datos
Seguridad en la transferencia y almacenamiento de datos
Identificación y mitigación de riesgos de seguridad en proyectos de análisis de datos
Protección contra ataques y amenazas comunes
Tema 12: Visualización avanzada de resultados
Creación de gráficos interactivos con Dash y Bokeh
Creación de informes y presentaciones con Jupyter Notebook y R Markdown
Integración de visualizaciones en aplicaciones web y dashboards interactivos
Visualización de resultados en entornos de realidad virtual y aumentada
Mejores prácticas de diseño y comunicación visual en la presentación de resultados
Tema 13: Ética en el análisis y visualización de datos
Consideraciones éticas en la recopilación y uso de datos
Sesgos y equidad en el análisis de datos
Responsabilidad y transparencia en la toma de decisiones basadas en datos
Cumplimiento de regulaciones y políticas de privacidad
Impacto social y ético del análisis de datos
Tema 14: Resolución de problemas y solución de errores en el análisis de datos
Identificación y depuración de errores en el análisis de datos
Uso de herramientas de depuración y visualización de datos
- Estrategias de resolución de problemas en el análisis de datos
Investigación y búsqueda de soluciones a problemas específicos
Manejo de errores comunes en la manipulación y análisis de datos
Optimización del rendimiento y eficiencia en el análisis de datos
Gestión de excepciones y manejo de errores durante la ejecución del código
Tema 15: Aplicaciones prácticas del análisis y visualización de datos
Análisis de datos financieros y económicos
Análisis de datos de marketing y comportamiento del consumidor
Análisis de datos en el sector de la salud y medicina
Análisis de datos en el ámbito de la energía y medio ambiente
Análisis de datos en redes sociales y análisis de sentimientos
Tema 16: Proyecto final: Desarrollo de un sistema de análisis y visualización de datos
Definición de requisitos y alcance del proyecto
Diseño de la arquitectura del sistema
Implementación del sistema utilizando las técnicas y herramientas aprendidas
Pruebas y validación del sistema
Documentación y presentación del proyecto
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Análisis y visualización de datos con Python en su día a día
Analistas de Datos
Desean perfeccionar sus habilidades en la manipulación y visualización de datos para generar insights clave.
Ingenieros de Software
Buscan ampliar su conocimiento en ciencia de datos para integrar soluciones analíticas en proyectos.
Gerentes de IT
Interesados en comprender el uso de datos para optimizar procesos internos y tomar decisiones informadas.
Científicos de Datos
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Análisis y visualización de datos con Python
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso proporcionará a tu empresa un sólido entendimiento del análisis de datos y habilidades para visualizarlos eficazmente, empoderando a tu equipo para que tome decisiones más informadas, basadas en datos actuales y precisos.
Sí, el curso es completamente bonificable a través de FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, se aplicará un cargo adicional del 10% más IVA, asimismo bonificable, dependiendo de los créditos disponibles de FUNDAE para tu empresa.
El curso se imparte en Aula Virtual Personalizada mediante videoconferencia a través de Zoom, ofreciendo flexibilidad y comodidad para tu equipo. Además, las sesiones son grabadas para facilitar la revisión y consolidación del aprendizaje.
El curso ayudará a tu equipo a desarrollar competencias analíticas esenciales, mejorando la colaboración y eficiencia al permitir un enfoque basado en datos para resolver problemas, evaluar el rendimiento y proponer soluciones innovadoras.
La inscripción al curso se realiza a través de nuestra página web. Deberás completar todos los detalles del formulario para asegurar una gestión adecuada de tu perfil, y activar la opción de bonificación si tu empresa desea aprovechar este beneficio.
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Sí, el curso es completamente bonificable a través de FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, se aplicará un cargo adicional del 10% más IVA, asimismo bonificable, dependiendo de los créditos disponibles de FUNDAE para tu empresa.
El curso se imparte en Aula Virtual Personalizada mediante videoconferencia a través de Zoom, ofreciendo flexibilidad y comodidad para tu equipo. Además, las sesiones son grabadas para facilitar la revisión y consolidación del aprendizaje.
El curso ayudará a tu equipo a desarrollar competencias analíticas esenciales, mejorando la colaboración y eficiencia al permitir un enfoque basado en datos para resolver problemas, evaluar el rendimiento y proponer soluciones innovadoras.
La inscripción al curso se realiza a través de nuestra página web. Deberás completar todos los detalles del formulario para asegurar una gestión adecuada de tu perfil, y activar la opción de bonificación si tu empresa desea aprovechar este beneficio.
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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.
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