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DATA SCIENCE

Data Analytics: análisis y visualización de datos con Python

Descripción del Programa:

En este curso el participarte se familiarizará con herramientas analíticas que le permita analizar datos y presentarlos de manera adecuada a través de la utilización de Python, un lenguaje de programación gratuito y muy poderoso.

El participante no necesita tener ningún conocimiento previo de programación o fundamentos estadísticos avanzados.  Orientado a todo profesional en cualquier tipo de industria.

Dirigido a personas que quieren convertirse en líderes en la administración y análisis de datos, profesionales que busquen incrementar significativamente sus ventajas competitivas sin depender del área tecnológica de la organización.

Objetivo de aprendizaje

  • Desarrollar habilidades analíticas
  • Extraer información relevante de un set de datos
  • Aplicar técnicas de visualización adecuadas para presentar información
  • Entender el significado de los resultados y tomar decisiones en base a dicho entendimiento

Duración: 28 horas

Modalidad: presencial

  • Descripción
  • Horario de clase
  • Instructor
  • Inversión y registro
  • Déjanos tus datos

Descripción

  • Módulo 1: Conceptos básicos de estadística y probabilidad
    • Medidas de tendencia central
    • Medidas de dispersión
    • Variables aleatorias
    • Distribución de frecuencias
    • Histogramas
    • Función de masa de probabilidad
    • Función de densidad de probabilidad
    • Función de distribución acumulada
  • Módulo 2: Introducción a Python
    • Python básico
  • Módulo 3: Análisis de datos con Python
    • Análisis de datos con pandas
    • Importación de datos
    • Exportación de datos
    • Preprocesamiento de datos
    • Estadísticas descriptivas
    • Análisis de correlación
    • Clustering
  • Módulo 4: Visualización de información con Python
    • Box plots
    • Histogramas
    • Función de masa de probabilidad empírica
    • Función de densidad de probabilidad empírica
    • Función de distribución acumulada empírica
    • Scatter plots
    • Gráficos en 3D
    • Mapas de calor
    • Wordclouds

Metodología de enseñanza

En este curso se cubrirá un componente teórico, con el objetivo de que el participante comprenda la lógica detrás de cada concepto, el cual siempre estará complementado con aplicaciones reales que evidencien su utilidad práctica. Para ello se realizarán ejercicios donde el participante utilizará Python para encontrar soluciones a problemas reales que impliquen el análisis de grandes cantidades de datos.

Horario de clase

Fechas del curso
SemanaDíaMesHorario
1Miércoles13Noviembre18:00 a 21:00
Sábado16Noviembre9:00 a 13:00
2Miércoles20Noviembre18:00 a 21:00
Sábado23Noviembre9:00 a 13:00
3Miércoles27Noviembre18:00 a 21:00
Sábado30Noviembre9:00 a 13:00
4Miércoles4Diciembre18:00 a 21:00
5Miércoles11Diciembre18:00 a 21:00

Instructor

Juan Esteban Díaz

Juan Esteban Díaz Ph.D. en Negocios y Gerencia en la Universidad de Manchester, Reino Unido. M.Sc. Economía de Alimentos y Recursos en la Universidad de Bonn, Alemania. Actualmente se desempeña como profesor del Colegio de Ciencias e Ingenierías y del Business School de la Universidad San Francisco de Quito, realizando investigación en el área de simulación y optimización de algoritmos y procesos.

 

Inversión y registro

Público General: 550 dólares
Tarifa pronto pago ( hasta el 20 de Octubre): 450 dólares
USFQ- Alumni: 490 dólares
Tarifa grupos (mínimo 3 pax): 450 dólares

Cancela el valor del programa a través de las siguientes formas:

Transferencia o pago en ventanilla

Datos de la cuenta:

A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Bolivariano
Cuenta corriente Nro. 5075003350
(RUC: 1791836154001)

A nombre de Universidad San Francisco de Quito
Banco Pichincha
Cuenta corriente Nro. 3407330004
(RUC: 1791836154001)

Una vez realizado el pago correspondiente, usted deberá registrarse y subir su constancia de pago a través del siguiente link REGISTRO DE PAGO

Si realizó el pago mediante Transferencia o Pago en efectivo, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus nombres completos y datos para la factura al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec

Tarjeta de Crédito

Dar clic en el siguiente PAGUE AQUÍ y rellene la información solicitada por el formulario. Al finalizar quedará registrado automáticamente en el sistema.

PASO 2: Confirmar tu pago

Si realizó el pago mediante Transferencia o Pago en efectivo, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus nombres completos al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec

Si realizó el pago con Tarjeta de Crédito no es necesario confirmar su pago, el sistema registrará sus datos automáticamente.

PASO 3: Confirmación de registro

Recibirá un mail de confirmación de registro, con la información pertinente al curso.

Si estás interesado en este programa, déjanos tus datos y te enviaremos más información.

Contacto

Natalia Velalcázar
Educación Continua
Universidad San Francisco de Quito
Telf: +593 022 971 700 ext. 2083
nvelalcazar@usfq.edu.ec