BEDU

Data Analysis

Tipo de programa

Curso

Duración

120 Horas Presenciales + 96 Horas en línea

Modalidad

SemiPresencial

Inversión

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Con este curso, aprenderás a manejar datos para crear estrategias de

negocio. A través de diversas herramientas, softwares y programación, serás

capaz de encontrar historias en los datos para comunicarlas a tus equipos de

trabajo y que juntos encuentren soluciones basadas en datos.

Modelo Semipresencial

Toma la teoría en línea a tu ritmo, valida conocimientos y realiza la práctica en clases presenciales dirigidas por un experto.

Proyectos

Aprende mientras aplicas tus conocimientos en proyectos que te ayuden a construir o ampliar tu portafolio.

Mentoría de expertos

Una comunidad de casi 100 expertos a tu disposición comparten su conocimiento, experiencia y círculo de relaciones para tu progreso y aprendizaje.

Empleabilidad

Te preparamos para enfrentar cualquier proceso de reclutamiento y realizamos sesiones de empleabilidad en donde te canalizamos con reclutadores que confían en BEDU para su búsqueda de talento.

Demo Day

En un evento especial, presenta tu proyecto final ante amigos, familiares, expertos y empresas del sector tecnológico.

1. Consola y VIM
2. Formateo de archivos de datos desde consola Unix
3. Fundamentos MySQL
4. Consultas de datos relacionales
5. Fundamentos MongoDB
6. Consultas de datos no relacionales
7. Fundamentos de bases de datos en la nube
8. Consulta de datos en la nube

1. Fundamentos de R studio y sus paquetes
2. Funciones, condiciones y loops
3. Programación orientada a objetos
4. Exploración de datos
5. Visualización, gráficos y tablas
6. Series de tiempo
7. Ejercicios prácticos (storytelling); Kaggle
8. Inicio al modelaje de datos

1. Python Fundamentals
2. Estructuras de datos y funciones
3. Módulos y paquetes
4. Manipulación de archivos, JSON y excepciones
5. Programación Orientada a Objetos
6. Servidores web y APIs
7. Web scraping
8. Computación numérica o científica

1. Introducción a Python para el análisis de datos (estructuras, iteraciones y condicionales).
2. Librerías para el análisis de datos con Python (Numpy, Pandas, Matlplotlib, Jupyter notebook)
3. Análisis estadístico de datos. (Numpy)
4. Análisis exploratorio de datos. (Pandas)
5. Procesamiento y transformación de datos.
6. Visualización de datos con Python (Matlplotlib y otras)
7. Regresión con Python (Machine Learning)
8. Clasificación con Python (Machine Learning)

CDMX

Guadalajara

Al culminar este curso sabrás usar bases de datos relacionales y no relacionales para analizar datos.

Adquirirás habilidades para la creación de modelado de datos y visualización de gráficos y tablas, desarrollando un proyecto bajo el lenguaje R.

Tendrás los conocimiento y habilidades para utilizar Python como lenguaje de análisis de datos, incorporando los módulos más conocidos como Pandas, Numpy, Pandas, Matlplotlib, Jupyter Notebook.

Serás un analista capaz de generar reportes y desarrollar estrategias de mejora en organizaciones de cualquier sector.

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