La incorporación de nuevas tecnologías ha permitido automatizar y agilizar procesos, y en consecuencia acelerar el desarrollo de las organizaciones. El desafío que la transformación digital incorpora en las empresas, se traduce en un desafío en los profesionales para que tengan las herramientas para gestionar y procesar los datos con el objeto de entregar valor en sus organizaciones.
Para muchos de los profesionales que trabajan en estas organizaciones, los conceptos relacionados a la Ciencia de Datos pueden resultar ajenos y hasta intimidantes.
El curso presenta los fundamentos de la Ciencia de Datos y las herramientas para transformar los datos en información relevante para las organizaciones. Permite introducir al participante en las habilidades analíticas y técnicas que requieren las organizaciones para enfrentar esta transformación con éxito.
El curso “Introducción a la Ciencia de Datos con Python”, desarrollado por el Centro de Investigación Empírica en Negocios (CIEN), entrega a profesionales “no especialistas” las herramientas básicas en Data Science para el análisis, visualización, gestión y comunicación efectiva de datos
Profesionales o técnicos en áreas relacionadas a la gestión de empresas privadas y públicas, sin experiencia previa en programación o análisis avanzado de datos
El objetivo del curso es introducir a los participantes en las habilidades y conocimientos que les permitan realizar una transformación, procesamiento y análisis de los datos para que se visualice como información valiosa, utilizando el lenguaje Python.
De esta forma, no se pretende formar “cientistas de datos”, sino permitir una entrada más amigable a esta disciplina, de forma de que los participantes tengan una experiencia de aprendizaje más eficiente y estimulante
El curso se desarrolla en cinco módulos con resultados de aprendizaje en cada uno de ellos:
Módulo 1 – Introducción y entorno IDE: Introducción a los conceptos de ciencia de datos, dataset y lenguaje python. Conocer el entorno Anaconda (Jupyter y Spyder) y Google Colab.
Módulo 2 – Programación Básica: Expresiones condicionales: if, else. Funciones en Python. Control de flujo: for, while.
Módulo 3 – Complementos y Manipulación de Bases de Datos: Importar datos desde archivos CSV y Excel. Manipulación de base de datos. Las series y Dataframes de Pandas.
Módulo 4 – Visualización avanzada de datos: Matplotlib, Array de Numpy.
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