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Imparte:
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Modalidad:Presencial en Barcelona
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Precio:Consultar rellenando el formulario
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Comienzo:Consultar rellenando el formulario
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Lugar:Barcelona
España -
Duración:360 Horas
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Titulación:Título Propio
Presentación
¿Estás preparado para cambiar el rumbo de tu trayectoria profesional? En Nuclio Digital School, te brindan la posibilidad de especializarte en Data Analytics, un sector en constante expansión. En los últimos tiempos, la demanda de especialistas en Data Analytics no deja de crecer y las compañías buscan profesionales que puedan transformar información en decisiones inteligentes.
Nuclio se destaca por diversos motivos. Cuentan con una amplia experiencia y sus formadores son expertos reconocidos en la industria. Ofrecen un programa integral que se ajusta a todos los niveles, desde principiantes hasta aquellos con conocimientos previos. En lugar de enfocarte únicamente en la teoría, participarás en proyectos prácticos desde el inicio, lo que te permitirá desarrollar habilidades concretas.
En este curso, adquirirás una amplia gama de destrezas esenciales para el análisis de datos. Comenzarás por dominar conceptos fundamentales, como indicadores clave de rendimiento y la relevancia de los datos en las organizaciones, así como la evolución del big data y la cultura basada en datos. También obtendrás conocimientos esenciales de programación en Python y aprenderás a utilizar librerías como Numpy, Pandas y Matplotlib para el análisis de datos. Además, explorarás SQL en profundidad, desde las consultas más básicas hasta las más avanzadas.
¡Nuclio presume de sus egresados! Sus graduados logran una rápida inserción en el mercado laboral y además te asesoran a través de su sistema de orientación laboral para ayudarte a mejorar tu perfil profesional.
En conclusión, con una formación de excelencia, experiencia en proyectos reales y apoyo continuo, en Nuclio están preparados para impulsar tu carrera. No pierdas más tiempo, solicita información hoy mismo y da el primer paso hacia tu carrera como Analista de Datos.
Requisitos
Grado Universitario
Programa
DataPrework. Dominio de KPIs Fundamentos de SQ Iniciación a Python. Pensamiento estadístico en Python. Introducción a Git para ciencia de datos.
Introducción a Data Analytics y la revolución de los datos. Introducción a conceptos básicos. El valor de los datos en la empres La evolución del big data. Los usos de los datos. Data hyp. Cultura data driven. Niveles de madurez analítica. Procesos de Data Analytics.
Introducción a Python. Intro a Python para el análisis de datos. Fundamentos básicos de programación en Python: Variables, Tipos de Datos, Operadores, Sentencias Condicionales y Bucles. Funciones y módulos de Python. Manejo de archivos en Python. Principales. librerías para Data Analytics: Numpy, Pandas, Matplotlib.
Análisis de datos con Python. Pandas para manipulación y limpieza de datos. Exploratory data analysis. Las claves del data preprocessing. Visualización de datos en Python. Storytelling con datos. Web Scraping.
SQL Intensivo y trabajo con bases de datos. Fundamentos de SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT. SQL Intermedio: JOIN, UNION, Funciones de agregación. SQL Avanzado: Consultas anidadas, vistas. Bases de datos y otras herramientas cloud. Conexión de Python con bases de datos SQL (on premises y cloud). Extracción, manipulación y análisis de bases de datos combinando SQL y Python. Bases de datos no relacionales, MongoDB.
Herramientas de visualización y creación de dashboards. Introducción a Power BI. Creación de Dashboards en Power BI. Integración de Power BI con Python y SQL. Otras herramientas de visualización como Tableau.
Pensamiento estadístico para análisis de datos y negocios. Fundamentos de la estadística: descriptiva e inferencial. Distribuciones de probabilidad y relaciones de datos. Análisis de correlación y causalidad. Introducción a probabilidad.
Fundamentos de Machine Learning para análisis de datos. Introducción a ML y sus tipos. Introducción a Scikit-learn. Modelos de regresión. The basics of Deep Learning.
Chat GPT y LLMs en análisis de datos. ¿Qué es Chat GPT y cómo funciona?. Prompt Engineering: Fundamentos y técnicas básicas. Uso de LLMs para el análisis de datos. Integración de ChatGPT con Python para Data Analytics. Más allá de Chat GPT, otras LLMs y tendencias futuras.
Desafíos y tendencias en el mercado de datos. Git y creación de portfolios de proyectos en Github. Aspectos legales y éticos en el uso de datos. Tendencias de mercado. Buscando trabajo en posiciones relacionadas con Data Analytics.
Ponte a prueba gracias al Learning by doing. Aplicarás el pensamiento estadístico y Data Analysis. Trabajarás con bases de datos. Exprimirás el Data Storytelling gracias a Power BI. Tratarás una problemática real, supervisado por un profesional en activo.
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