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Jesús Mendez
| Data Strategy | Data Management | Digital ransformation
Data Management en la Universidad de Barcelona Más de 9 años de experiencia en Business Intelligence y Big Data Data en los sectores de Banca y Seguros
Especialización Internacional en Business Analytics en CENTRUM Católica - España. Certificación Internacional en Hadoop & Spark Miembro del Centro de Excelencia en Big Data
Antonio Cachuán
|GCP Professional | Data Engineer | Databricks Apache Spark Developer
Data Engineer apasionado por Big Data y Cloud Computing. Entusiasta de la analítica, el aprendizaje automático y el lot.
MIT Deep Tech Boot Camper - Massachusetts Institute of Technology Maestría en Project Management Engineer y Associate Cloud Engineer
David Gustavo Chira Siaden
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Data Enablement Lead en Grupo Intercorp
Análisis de calidad de los datos.
César Aldana
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¿QUÉ APRENDERÁS DURANTE EL PROGRAMA?
Bootcamp Data Scientist
| Diseño de soluciones | Business Intelligence | KPI vs OKR | Cuadro de mandos
| Insights | Identificación del problema | Entendimiento del Proceso | Identificar potenciales indicadores | Tipos de indicadores | Manejo de Indicadores
| Estructura | Definición de indicadores | Aplicando StoryTelling | Presentaciones de Impacto
| Base de datos SQL | Base de Datos NoSQL | Creación de una Base de datos | Lenguaje DDL | Lenguaje DML
| Lenguaje SQL | Comandos y Cláusulas | Sentencias SQL | Procedures | Caso practico de Airbnb
| Introducción a BigQuery | Calculo de Indicadores | Proyecto end to end
| Python con Google Colaboratory | Tipos de variable | Manejo de Listas para análisis de datos | Tuplas y Sets | Diccionarios
| Control de flujos | Bucles | Implementando Funciones en Data | Manejo de arreglos y matrices con Numpy | Pandas para el procesamiento de Datos
Análisis de datos con Python
| Creación de dataframes | Lectura de archivos planos: csv, txt | Lectura de archivos de excel | Lectura de archivos JSON | Lectura de tablas de sitios web
| Preparación: Selección de columnas y filas | Ejes en un dataframe y método concat | Método append | Merging de dataframes: left, inner, outer | Diferencia entre join y merge en pandas | Tratamiento de registros duplicados
Cálculo de percentiles y rango intercuartil | Detección de valores atípicos | Distribuciones: kdeplots y factorplots | Diagramas de líneas para data temporal
| Creación de columnas transformadas | Subsetting (loc, iloc, query) | Groupby y agregaciones (count, min, max) | Tratamiento de valores nulos | Pivot tables (pivot, melt)
| Lectura de datos con tipos específicos | Uso de memoria en Pandas | Funciones vectoriales en vez de for loops | Introducción a Dask
Estudiantes inscritos
Disponemos de vacantes limitadas. Por ahora, nuestras estadísticas registran lo siguiente.
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Estudiantes dentro de la Comunidad
El 70% de nuestros estudiantes, lograron posicionarse en el mercado laboral una vez finalizado el programa de Análisis de Datos.
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Estudiantes Matriculados en el programa de Análisis de Datos.
Estudiantes de toda latinoamerica y España valoran nuestra metodología.
