Introducción práctica al análisis y explotación de información: De 0 a analista de datos
aprende los dos niveles de analítica más aprovechados en las organizaciones, analítica descriptiva y analítica predictiva, y las posibles aplicaciones de las mismas. Le permitirá obtener conocimiento práctico haciendo sus primeras implementaciones con herramientas que son estándares en la industria. Comienza tu camino para empezar a trabajar en la industria de los datos
Rol Introducido al alumno:
Analista de datos
Este curso te permitirá obtener conocimiento práctico haciendo tus primeras implementaciones con herramientas que son estándares en la industria. Recibirás formación que lo preparará para el trabajo real como analista de datos
¿Como va a transformarte este curso?
El alumno, sin haber sido expuesto antes al mundo de los datos, en 10-12 horas aprenderá lo que necesita para empezar a trabajar sus primeros proyectos de análisis y explotación de información.
Cuando termine, podrá usar sus conocimientos para sus proyectos personales de aplicación real, y para empezar su viaje en el mundo de los datos en cualquier empresa que se esfuerce en mentorizarlo.
¿Como vamos a hacer esto?
Viendo el temario en detalle:
Módulo 1: Introducción a la recogida y análisis de información
ste primer módulo está pensado para ser la primera toma de contacto con el mundo del análisis, aporta los conocimientos de negocio, tecnología y estadística básicos necesarios, explica al estudiante que información se necesita recoger como mínimo para fines comerciales, y las maneras que se puede aprovechar
Módulo 2: Introducción a la ingeniería y arquitecturas de datos
Si en el módulo anterior explicamos al estudiante todo lo necesario para empezar en el mundo de la recogida y análisis de información, en este capítulo introduciremos todo lo necesario para poder entender cómo se almacena esta. Hablaremos de tecnología en las nubes, y los distintos tipos de sistemas de información que éxisten
Módulo 3:Introducción a la análitica descriptiva y su aplicación práctica con SQL
Una vez visto cómo recolectar y almacenar la información, ya podemos empezar a entender cómo explotarla. Este módulo será una introducción a SQl para la analítica descriptiva. Se dará una introducción a la analítica descriptiva utilizando SQL como principal herramienta de ejemplo, y se enseñará al alumno los fundamentos del manejo de bases de datos.
Módulo 4: Introducción a la análitica descriptiva y su aplicación práctica con powerBI
Continuamos perfeccionando nuestros conocimientos de analítica descriptiva, con la siguiente herramienta.Este módulo será una introducción a powerBI para la analítica descriptiva. Se dará una introducción a la analítica descriptiva utilizando powerbi como principal herramienta de ejemplo, y se enseñará al alumno a usar sus partes.
Módulo 5 : Introducción a la ingeniería de IA y la analítica predictiva
Introducción a cómo funciona la inteligencia de máquina, los tipos de inteligencia artificial que existen y los tipos de proyectos que se suelen ver en analítica predictiva.
Módulo 6: Aplicación práctica de la analítica predictiva con Google collab
Primera introducción a la analítica predictiva utilizando google collab y su herramienta de generación automática de código. Esto permitirá al estudiante ver como es el trabajo de desarrollo algorítmico más avanzado, con código real.
Hay ia que funciona con poco código (como lo que se ve en el módulo 3), en este capítulo permitimos que el estudiante vea cómo es entrenar un algoritmo de IA con la cantidad habitual de código. Para esto utilizaremos un ejemplo de ejecución de un notebook ya preparado, y les daremos la oportunidad de que lo ejecuten y lo exploren el notebook. Podrán generar código sin saber programar gracias a la herramienta de IA de google collab que crea código automáticamente
¿Que podrás hacer cuando acabes este curso?
Podrás hacer un planteamiento y diagnóstico inicial de la calidad analítica de cualquier empresa a la que vayas, pudiendo plantear mejoras hasta al menos un nivel básico sólido y rentable.
Podrás plantear tus propios proyectos de datos con el presupuesto que maneje en base a esas mejoras identificadas, y empezar a implementarlos con las tecnologías comentadas en el curso (powerbi, google collab, AWS)
Podrás empezar a aprender, de manera autodidacta, a implementar esos proyectos a medida que los trabajes por tu cuenta.
Precio: 450 euros
El precio incluye todas las sesiones necesarias para impartir el temario (de 4 a 6), no incluye el coste de desplazamiento para sesiones presenciales. Los webinar no tienen coste adicional.
Preguntas
frecuentes
No, podemos ayudarte a construir la cultura de datos y matemáticas en tu equipo, y ayudarte a reclutar si estás empezando desde cero. Si ya tienes un equipo, podemos entrenarlo para ti.
Algunos de ellos están orientados a un rol más técnico en tu equipo de datos, y otros, como nuestro programa de equipos data-driven, se centran en la gestión y líderes que no necesitan ensuciarse las manos con código.
Dependiendo de la cantidad de trabajo que tengamos o de nuestra experimentación interna, tenemos de vez en cuando un programa de beta-testing donde permitimos a usuarios afortunados probar un curso, servicio o taller a cambio de feedback y, si se logra la satisfacción, una referencia. Pregúntanos al respecto para ver si aplicas.
Simple, nuestro programa maestro de equipos data-driven. Te enseñará todo lo que necesitas para empezar y tendrás 5 sesiones con nosotros para ayudar a aterrizar cualquier concepto que no hayas entendido en tu organización, es de lejos el mejor programa para transformar una organización en internet.