Python: Herramientas aplicadas a la gestión de datos
Curso
Virtual
Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
36h
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Clases virtuales
Sí
En la era actual, la premisa "la información es poder" adquiere aún más relevancia, ya que los datos que nos rodean cotidianamente contienen una cantidad inmensa de información que no siempre es evidente a simple vista. Según el MIT, en los últimos años se han generado más de 2 quintillones de bytes de datos diarios, lo que presenta un desafío para las empresas que buscan extraer información significativa de esta abrumadora cantidad de datos.
Conscientes de la importancia de esta información para la toma de decisiones estratégicas, las empresas invierten recursos significativos en la extracción y análisis de detalles clave que les permitan mantenerse competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.
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A tener en cuenta
Objetivo General
Proporcionar una comprensión integral de los fundamentos y herramientas clave en el ámbito de la gestión de datos, capacitando a los participantes para aplicar estas habilidades en proyectos prácticos y presentar sus hallazgos de manera efectiva en el entorno empresarial.
Objetivos específicos
- Familiarizar a los estudiantes con los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios y el análisis de datos.
- Capacitar a los estudiantes en el uso de herramientas y técnicas para recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos.
- Introducir a los estudiantes en el uso de la programación en Python para análisis de datos, incluyendo el uso de la librería Pandas.
- Desarrollar habilidades para la creación de visualizaciones mediante Matplotlib, Seaborn y Plotly.
Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales interesados en adquirir habilidades en el ámbito de la gestión de datos. Está diseñado para personas que deseen comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos, así como para aquellos que busquen utilizar herramientas y técnicas modernas para respaldar la toma de decisiones empresariales.
El curso puede ser relevante para una amplia gama de perfiles, incluyendo, pero no limitado a:
- Estudiantes universitarios en el campo de la ingeniería, administración, Matemáticas, Finanzas, estadística y a fines que deseen complementar su formación con habilidades prácticas en gestión de datos.
- Profesionales en el campo de la tecnología, las ciencias exactas, la informática, la gestión empresarial, el marketing, las finanzas y otros sectores que requieran habilidades en gestión de datos.
- Emprendedores y empresarios que deseen utilizar datos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en sus negocios.
- Cualquier persona interesada en explorar nuevas oportunidades laborales en el campo de la analítica de datos.
La Pontificia Universidad Javeriana otorgará certificado de asistencia a quienes hayan cumplido con el 80% de la asistencia a las sesiones programadas.
Este curso proporciona a los estudiantes una comprensión integral de los fundamentos y herramientas clave en el ámbito de la gestión de datos. A través de una combinación de teoría y práctica, los estudiantes adquirirán habilidades prácticas en la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos, utilizando herramientas y técnicas modernas. Al finalizar el curso, los estudiantes estarán preparados para aplicar estas habilidades en proyectos prácticos y presentar sus hallazgos de manera efectiva, lo que les brindará una ventaja competitiva en el mercado laboral actual
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
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Materias
- Analítica empresarial
- Uso de Python
- Inteligencia de Negocios
- Analítica de Negocios
- Ciencia de datos
- Fundamentos de Python
- Estructuras de control
- Gestión de datos
- Tipos de estructuras en Pandas
Programa académico
Módulo 1: Fundamentos de analítica empresarial mediante el uso de Python.
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Introducción a la inteligencia de negocios, sus componentes, diferencias y similitudes con analítica de negocios y ciencia de datos.
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Fundamentos de Python para el análisis de datos (tipos de datos, estructuras, secuencias, operadores), entendimiento de la documentación, Inputs/Outputs, estructuras de control, funciones, diccionarios y conjuntos.
Módulo 2: Python aplicado a la gestión de datos en un entorno de negocio.
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Tipos de estructuras en Pandas, ingesta de información desde diferentes orígenes (xlsx, CSV, json, etc.), conexiones a fuentes de datos, exploración de datos y cargar/exportar en diferentes formatos. Funciones esenciales (reindexado, ranqueo, selección, filtrado, ordenar, operaciones sobre duplicados), estadísticas descriptivas (agregaciones, correlación, covarianza, recuentos, y valores únicos).
Módulo 3: Preparación de datos con Python (Pandas).
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Limpieza de datos (Nombres columnas, datos perdidos, tipos de datos, inconsistencias, discretización), reemplazos, datos duplicados, permutación, muestreo, manipulación de cadenas y verificación de calidad de datos.
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Manipulación de datos: Combinar, unir, concatenar, redimensionar y pivotear. Formato largo, formato ancho e integración de datos.
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Operaciones de agregación y operaciones sobre grupos agregados: iteraciones, funciones con grupos, agrupando con series y diccionarios, operaciones sobre índices múltiples.
Módulo 4: Visualización y reporte de datos.
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Exploración de datos y correcto uso de los gráficos de acuerdo con los datos. Audiencia y contexto. Selección de un gráfico efectivo. Principios de diseño y mecanismos de preatención.
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Librerías para visualización: Matplotlib, Seaborn y Plotly. Generación recursiva de imágenes, parametrización y configuración de gráficos.
Python: Herramientas aplicadas a la gestión de datos
