Análisis De Datos Con Python

Este curso está diseñado para profesionales que actualmente se desempeñan en áreas relacionadas con la gestión y análisis de datos. Los participantes pueden ser analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de datos y otros roles similares en los departamentos de TI, investigación y operaciones. Estos profesionales ya tienen una experiencia básica en programación y manejo de datos y buscan profundizar sus habilidades en análisis de datos utilizando Python. Puestos de Trabajo: ¿ Analista de Datos: Encargados de la recolección, procesamiento y análisis de datos para proporcionar información que apoye la toma de decisiones. ¿ Científico de Datos: Especializados en la creación de modelos predictivos y análisis estadísticos complejos. ¿ Ingeniero de Datos: Responsables de la construcción y mantenimiento de las infraestructuras de datos que soportan los análisis y modelos. ¿ Profesionales de TI: Enfocados en el desarrollo de aplicaciones y sistemas que integren capacidades de análisis

• Crear visualizaciones avanzadas y narrativas de datos efectivas Aplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos utilizando Python
• Comprender los conceptos básicos de programación en Python y aplicar estos conocimientos para escribir scripts sencillos
• Aplicar todos los conocimientos adquiridos en un proyecto integrador de análisis de datos
• Implementar técnicas estadísticas básicas y modelos predictivos utilizando Python Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones y obtener insights iniciales

• ¿ Licencia de enseñanza media ¿ Conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje. ¿ Familiaridad con conceptos básicos de estadística y álgebra. ¿ Experiencia previa en el manejo de hojas de cálculo y manipulación básica de datos. ¿ Capacidad para trabajar con sistemas operativos y software de oficina (por ejemplo, Microsoft Office, Google Sheets). ¿ Deseable pero no obligatorio: Conocimientos básicos de Python

¿Qué hará? - Aprendizaje basado en proyectos: Los participantes desarrollarán proyectos de análisis de datos utilizando Python, aplicando los conceptos y técnicas aprendidas. - Resolución de Problemas: Los participantes resolverán casos de estudio y situaciones problemáticas reales relacionadas con el análisis de datos en Python. - Talleres Prácticos: Los participantes realizarán actividades prácticas en un entorno de trabajo simulado, desarrollando proyectos de análisis de datos bajo la supervisión del facilitador. - Técnicas expositivas: El facilitador realizará exposiciones sobre los conceptos teóricos y explicaciones conceptuales relacionadas con el análisis de datos en Python. ¿Cómo lo hará? - El facilitador proporcionará un marco teórico inicial y guiará a los participantes en la definición y desarrollo de sus proyectos, fomentando la colaboración en grupos pequeños. - Los participantes trabajarán en grupo e individualmente para resolver los problemas planteados por el fac

1. Aprendizaje Esperado 1 - Criterio de Evaluación: Capacidad para escribir scripts básicos en Python que resuelvan problemas específicos. - Instrumento de Evaluación: Prueba práctica. - Descripción: Los participantes deberán escribir un script en Python que resuelva un problema planteado por el facilitador. - Estándar de Medición: Nota (escala de 1 a 7), donde 1-3 es insuficiente, 4-5 es suficiente, 6 es bueno, y 7 es excelente. 2. Aprendizaje Esperado 2: - Criterio de Evaluación: Eficiencia y precisión en la obtención y limpieza de datos. - Instrumento de Evaluación: Estudio de caso. - Descripción: Los participantes recibirán un conjunto de datos desordenados y deberán aplicar técnicas de limpieza y preparación, documentando el proceso. - Estándar de Medición: Rúbrica, con una puntuación de 1 a 5 en categorías como "Precisión", "Eficiencia", y "Documentación". 3. Aprendizaje Esperado 3 - Criterio de Evaluación: Habilidad para realizar análisis exploratorio y presentar in