Accede a más y mejores trabajos con nuestro Bootcamp de Data Analytics

Online y asíncrono

Prepárate antes de empezar el bootcamp con una formación niveladora. Es totalmente asíncrona, por lo que podrás avanzar a tu ritmo mientras conoces los conceptos teóricos más importantes.

Esto te dará la seguridad de tener la base necesaria para arrancar el bootcamp.

Introducción a Python

Este módulo te ofrece una sólida base en los conceptos fundamentales de programación en Python. Desde operadores básicos hasta estructuras de datos como listas y diccionarios hasta la manipulación de datos y lógica de programación.

Explorarás temas como condicionales, bucles y funciones, además de utilizar librerías esenciales como Math y Random. También aprenderás sobre programación orientada a objetos y manipulación de archivos y sistema operativo con la librería OS.

Introducción a Matemáticas y Estadística

Con una introducción a NumPy y Matplotlib, adquirirás habilidades para la manipulación de datos numéricos y la visualización efectiva. Además, explorarás conceptos de cálculo y álgebra específicamente diseñados para el análisis de datos, incluyendo operaciones con vectores y matrices.

A lo largo del módulo, se abordarán también aspectos clave de las funciones matemáticas, estadística descriptiva e inferencial, y probabilidad, proporcionando una sólida base teórica y práctica que les permitirá comprender y analizar datos de manera rigurosa y eficiente.

Data Analysis con Python

Este módulo proporciona herramientas esenciales para el análisis de datos. Comienza con NumPy y Pandas para manipulación y operaciones básicas de datos. Luego, cubre estadística descriptiva e inferencial, probabilidad y visualización de datos con Python.

Además, se enseñan técnicas de extracción de datos como web scraping y el uso de API's REST para acceder a datos externos.

Bases de datos relacionales

Este módulo se centra en bases de datos relacionales. Se aborda desde la introducción, análisis y diseño de una base de datos, sus relaciones e índices, hasta la instalación y configuración de MySQL

También cubre la sintaxis de SQL, la gestión de objetos, operaciones CRUD, y consultas complejas. Igualmente se introduce PySpark para el procesamiento de datos en entornos de Big Data.

Bases de datos no relacionales

Tendrás una comprensión integral de MongoDB, una de las bases de datos no relacionales más populares en la actualidad. Desde la instalación hasta las operaciones avanzadas, cubre temas como la estructura de documentos, consultas, relaciones, operaciones CRUD, agregaciones e indexación.

Aprenderás a manejar MongoDB desde la configuración inicial hasta la manipulación de datos complejos, preparándolos para aplicar estos conocimientos en entornos profesionales.

PowerBI

Te sumergirás en el mundo del análisis de datos y la visualización con una introducción a PowerBI y la creación de dashboards interactivos.

Aprenderás sobre modelado de datos, incluyendo la estructura de bases de datos, tipos de tablas, relaciones y explorarás DAX (Data Analysis Expressions) para realizar cálculos avanzados y crear medidas personalizadas

Finalmente, dominarás la creación de informes interactivos con una variedad de elementos visuales como gráficos, KPIs, mapas y tablas para analizar y comunicar datos efectivamente.

Introducción a Machine Learning

Tendrás una sólida introducción al Machine Learning utilizando la librería Sklearn. Aprenderás procesar datos para su análisis y a implementar regresiones lineales y métricas para evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.

Explorarás las clasificaciones y métricas asociadas para identificar y evaluar patrones en datos categorizados. Además, te introducirás en el mundo del Deep Learning y las Redes Neuronales, donde comprenderás los principios fundamentales y explorarás su aplicación en diversos contextos.

Streamlit

Este módulo se centra en visualización de datos con Streamlit, una plataforma que permite crear aplicaciones web interactivas para visualizar datos de manera sencilla y rápida. Aprenderás a utilizar Streamlit Share, una función que te permite compartir tus aplicaciones con otros de manera fácil y eficiente.

Te harás con las habilidades necesarias para crear visualizaciones de datos dinámicas y compartir tus proyectos con colegas y clientes.