Python: Herramientas aplicadas a la gestión de datos - Educación Continua de la Pontificia Universidad Javeriana
Curso
Python: Herramientas aplicadas a la gestión de datos
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
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.
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
Objetivos
- 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.
Dirigido a
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.
Al finalizar el curso los estudiantes deben tener los conocimientos necesarios para:
- Hacer uso de herramientas especializadas y aplicarlas para el análisis de datos.
- Entender técnicas básicas de análisis de datos y su aplicación en los problemas del mundo real y en un entorno de negocios.
- Reconocer y presentar asertivamente hallazgos clave basados en datos en un contexto de negocios.
- Desarrollar las capacidades para llevar a cabo un análisis de datos enfocado en la vida real y en un entorno de negocios.
Metodología
Contenidos académicos
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.
Conferencistas
no aplica
Descuentos
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.