Nivel Innovador

Bootcamp

Análisis de datos

Análisis de datos

El nivel innovador en Análisis de Datos se centra en técnicas de análisis y modelado altamente sofisticadas y especializadas. Se profundiza en el análisis predictivo avanzado, optimización de modelos, y validación cruzada para garantizar la precisión y la generalización de los modelos. Además, se exploran técnicas avanzadas de manipulación y visualización de datos, y el uso de herramientas.

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Perfil de ingreso

  • Ningún requisito en habilidades de programación, ideal contar con una formación básico en el tema.
  • Comprensión básica de conceptos matemáticos y estadísticos y de análisis de datos.
  • Contar con habilidades de programación preferiblemente en Python.
  • Conocimiento y manejo de herramientas básicas para manejo de datos.
  • Experiencia en el manejo de herramientas como SQL o Excel.
  • Contar con buenas habilidades de comprensión de lectura, matemáticas, razonamiento abstracto.

¿Por qué hacer este entrenamiento?

  • Manejarás de herramientas avanzadas del lenguaje de consulta estructurada (SQL): sentencias avanzadas, filtros, búsquedas, Full-Text Search, Stored
  • Procedures dinámicos, Cursores, Operadores Pivot y unpivot, lockeo de tablas, índices, paginado de consultas y consultas distribuidas.
  • Aplicacarás modelos analíticos en Python para el análisis de datos.
  • Diseñarás dashboards estratégicos, tácticos y operativos con las tecnologías más utilizadas en el mercado.(Streamlit y Google Looker)

    Qué aprenderás

    Qué aprenderás

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    Misión 1. Sentencias Avanzadas de SQL, Herramientas Avanzadas de SQL y Operadores Avanzados en SQL
    • Sentencias avanzadas de actualización y replicación.
    • Filtros y búsquedas avanzadas.
      KPI’s
    • Prototipado de diseño
    • Full-Text Search.
    • Stored Procedures dinámicos y parámetros de Output.
    • Cursores.
    • Triggers
    • Optimización de rendimiento.
    • Operadores Pivot y unpivot.
    • Lockeo de tablas.
    • Índices.
    Misión 2. Consultas Optimizadas en SQL, Modelos Predictivos en Python y Evaluación y Validación de Modelos
    • Paginado de consultas.
    • Consultas distribuidas.
    • Introducción a modelos predictivos en Python (scikit-learn, TensorFlow).
    • Casos prácticos de implementación de modelos en Python.
    • Técnicas de evaluación y validación de modelos.
    • Comparación de modelos.
    Misión 3. Diseño de Dashboards Estratégicos, Diseño de Dashboards Tácticos y Operativos, Integración de Herramientas y Tecnologías y Proyecto Final
    • Principios de diseño de dashboards estratégicos.
    • Integración de datos provenientes de SQL y modelos analíticos.
    • Herramientas avanzadas de visualización: Streamlit, Google Looker.
    • Principios de diseño de dashboards tácticos y operativos.
    • Creación de dashboards personalizados según necesidades tácticas y operativas.
    • Uso de APIs para la integración de datos en tiempo real.
    • Automatización de flujos de trabajo analíticos.
    • Automatización de tareas analíticas con scripts en Python
    • Análisis predictivo y prescriptivo
    • Optimización y tuning de modelos
    • Diseño y desarrollo de pipelines de datos
    • Realizar un proyecto integrador avanzado.
    • Presentación y evaluación de proyectos.