Entender los conceptos básicos de programación en Python
Acceder a bases de datos abiertos
Entender los fundamentos de la programación estadística mediante el uso de estructuras vectoriales y matriciales
Realizar análisis exploratorio de datos, utilizando la estadística
Redactar reportes de análisis de datos y crear visualizaciones
Instalación de Anaconda, configuración de Google Colab, operaciones básicas, variables y expresiones.
Trabajo con vectores, matrices y dataframes, bucles y funciones, manipulación de datos, tipos de datos y modificación, funciones de agrupamiento y cálculo básicas, filtros complejos y de condición, medidas de tendencia central, dispersión y posición, creación de gráficos básicos.
División y adición de datos, importación y exportación de datos, creación de gráficos elegantes para reportes, análisis de variables cuantitativas y cualitativas, matriz de correlaciones, gráficos de dispersión, detección e imputación de valores atípicos.
Modelos lineales y de regresión, estadística inferencial, pruebas de hipótesis, exposición de trabajos en la nube utilizando Google Colab o servidores virtuales, introducción a Databricks para el manejo de big data, introducción al aprendizaje automático (Machine Learning) con modelos supervisados.
Excel Completo de Cero a Experto
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Análisis de datos con Python
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Excel Completo de Cero a Experto
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Analítica y modelado de datos con SQL
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Análisis de datos e Inteligencia de negocios con Power BI
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