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    Tus opciones de trabajo se multiplican

    El programa de Data Analytics busca que el participante adquiera conocimientos y habilidades para reconocer tecnologías de Big Data para analizar, diseñar, implementar grandes volúmenes de datos en tiempo real, para gestionar y predecir información de valor para los stakeholders en entornos cloud computing y con una cultura DataOps. Además, aprenderás a analizar datos con Python y SQL.

    *Por disposición del Gobierno y por tu seguridad, las clases se seguirán dictando a través del Campus Digital Certus por lo que requieres de conexión a internet hasta que podamos volver a la presencialidad.

    Modalidad: Online / síncrono
    Duración: 5 meses / 160 horas académicas


    InicioFrecuenciaHorario
    17 de abrilA consultarA consultar

    ¿A quién está dirigido?

    Profesionales, egresados y estudiantes, con conocimientos previos en algoritmos, estadística, interesados en aprender y profundizar en el manejo del lenguaje Python para análisis predictivo de los datos.

    ¿Dónde puedo trabajar si estudio la Especialización de Data Analytics?

    Al finalizar el curso, los estudiantes desarrollan algoritmos y aplicaciones para la solución de un problema concreto de información utilizando un lenguaje de programación como Python.
    Podrán desarrollarse como Programador en Python, Analista de Datos, Python Data Analyst, Especialista junior en análisis de datos con Python.

    ¿Qué aprenderás con la especialización de Data Analytics?

    Con el curso de Data Analytics aprenderás lenguajes y herramientas como: BigData, R essentials, Hadoop, Spark, BigData Cloud, MS SQL Server 2019.




    SQL: Modelamiento de base de datos

    • Bases de Datos:
      • Conceptos de base de datos.
      • Arquitectura de una base de datos.
      • Modelo lógico.
      • Modelo físico.
      • Modelo entidad relación.
    • Modelado de Datos:
      • Primera formal
      • Segunda formal
      • Tercera formal

    SQL Server Básico:

    • DDL, SML Y DCL .
    • Transact SQL.
    • Consultas múltiples.
    • Procedimientos almacenados.
    • ETL

    Python Básico

    • Proceso de desarrollo de software
    • Algoritmos.
    • Instalación de Python en Windows y Linux.
    • Entorno de Anaconda y Jupiter Notebooks
    • Uso de variables.
    • Uso de constantes.
    • Bases de programación (estructuras de control, arreglos)
    • Funciones
    • Manejo de arreglos con Numpy
    • Manejo de Series con Pandas
    • Manejo de DataFrame con Pandas
    • Operaciones y Transformaciones con Numpy y Pandas

    Data Analytics con Python

    • Fundamentos de Data Analytics.
    • Modelos y su Ciclo de Vida.
    • Aplicaciones en casos reales.
    • Tipos de Predicción
    • Carga y Descarga en Dataframes
    • Imputación de Datos y transformaciones iniciales en DataFrames
    • Estadística Descriptiva básica
    • Metodología para la construcción de modelos.
    • Modelo de Clasificación SVM y Logistic
    • Modelo de Regresión Lineal
    • Procesamiento de modelado.
    • Resultados de Modelo y comparativa de Scores de Modelos

    Visualización de datos con Python

    • Introducción
    • Histórico de Visualizaciones
    • Percepción Visual y Memoria corto alcance
    • Marcas y canales
    • Concepto de Visualización de Datos
    • Puntos claves de diseño y validación de Visualizaciones
    • Framework para Diseño de Visualizaciones
    • Tipo de Datos para Visualización
    • Tipo de Tareas para Visualización
    • Modos de Representación
    • Gráficos de barras, líneas, puntos y boxplot
    • Conceptos de DevOps y DataOps.
    • CI/CD Jenkins.
    • Control de versiones con Git y GitHub.
    • Aceleración de entrega de datos

    Big Data

    • Conceptos básicos.
    • Arquitectura genérica.
    • Ciclo de vida de una solución big data.
    • Casos de uso de big data.

    Big Data Batch

    • Apache Hadoop.
    • Data Lake.
    • Apache Spark.

    Big Data Tiempo Real

    • Procesamiento en tiempo real.
    • Arquitectura.
    • Apache Kafka.
    • Bases de datos NoSQL.

    Big Data Cloud Computing

    • Big Data AWS.
    • Big Data Azure.
    • Big Data GCP.
    • Bases de datos NoSQL.

    Big Data Algoritmos Avanzados

    • Aprendizaje Profundo (ML)
    • Redes Neuronales

    Visualización con Looker Studio

    • Conexión de Fuente de datos con GCP
    • Dimensiones y métricas
    • Filtro de Datos
    • Gráficos y filtros básicos
    • Campos Calculados
    • Visualizaciones comunitarias
    • Funciones avanzadas
    • Marca personal, reputación online
    • Liderazgo y trabajo en equipo
    • Inteligencia emocional, comunicación efectiva y
      relaciones interpersonales
    • Negociación estratégica: impacto en la toma de
      decisiones eficaces.

    ¿Qué certificado obtengo?

    Certificado de especialización en Data Analytics a nombre de Certus.

    ¿Por qué elegir Certus?

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