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    Brochure Python

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    Juan Francisco Requejo Zevallos
    Este documento presenta el temario de un curso de 8 módulos sobre aprendizaje de Python desde cero para análisis de datos. Los módulos cubren introducción a datos, programación con Python, estadística, análisis exploratorio, preparación de datos, algoritmos no supervisados, algoritmos supervisados y evaluación e implementación de modelos. El curso enseña conceptos y herramientas de Python, Pandas y Machine Learning aplicados a proyectos analíticos de negocios.

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    APRENDE PYTHON DESDE CERO

    CURSOS ESPECIALIZADOS
    TEMARIO
    MÓDULO 1
    INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
    La era de los datos, evolución del valor de los datos.
    Tipos de análisis de datos.
    ¿Que es Data Science? Aplicaciones y conceptos principales.
    Definición de la variable de estudio o target.
    Fases de un proyecto analítico.
    Herramientas y tecnologías más utilizadas.
    MÓDULO 2
    FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN CON PYTHON
    Definición y manejo de variables.
    Uso y manejo del ambiente Python en Google Colab.
    Funciones y estructuras iterativas.
    Manipulación de datos con Pandas.
    Caso práctico.
    MÓDULO 3
    ESTADÍSTICA PARA ANÁLISIS DE DATOS
    Origen, definición y ramas de la estadística.
    Tipos de datos (Cualitativos y cuantitativos).
    Medidas de tendencia de posición (tendencia central y no
    central) y dispersión.
    Diagrama de Cajas, Correlación y Covarianza.
    Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas.
    Caso práctico.
    MÓDULO 4
    ANÁLISIS EXPLORATORIO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
    Definición y objetivos del análisis exploratorio.
    Relaciones entre variables. Detección de outliers.
    Manejo de datos. Análisis de valores atípicos. Detección de
    patrones.
    Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
    Caso práctico.
    TEMARIO
    MÓDULO 5
    PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS
    Manejo y limpieza de datos.
    Técnicas de tratamiento mediante funciones lineales
    y no lineales.
    Generación de nuevas variables adecuadas al negocio.
    Imputación de datos mediante técnicas univariados y
    multivariadas.
    Caso práctico.
    MÓDULO 6
    BALANCEO DE DATOS Y ALGORITMOS NO SUPERVISADOS
    Definición e Importancia.
    Agrupación y Reducción de Dimensiones.
    Muestreo. Partición train-test-validación.
    Técnicas estadísticas: K Means, DB Scan, PCA.
    Técnicas de balanceo de datos: Undersampling, Oversampling,
    SMOTE
    MÓDULO 7
    MACHINE LEARNING: ALGORITMOS SUPERVISADOS
    Entendiendo los métodos supervisados.
    Algoritmos de Clasificación: Árbol de decisión, Regresión Logística,
    Random Forest, SVM, XGBoost, Light GBM.
    Algoritmos de Regresión: Regresión Lineal y Múltiple, Random
    Forest, SVM, Rige, Lasso.
    Comparación entre modelos .
    MÓDULO 8
    EVALUACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE MODELOS ANALITICOS
    Técnicas de validación de modelo.
    Matriz de confusión, Accuracy, Precisión, Recall, F1 Score.
    Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de
    decisiones.
    KPI’s de Negocio.
    Implementación de Modelos Analíticos.
    Taller de presentaciones efectivas.
    PAGOS

    Cuenta de Cuenta Simple Soles en Interbank: 3153224444353

    Cuenta Interbancario en Interbank: 00331501322444435398

    Cuenta BCP Soles: 54000645503047.

    Cuenta interbancaria: 00254010064550304734.

    CUENTA INDEPENDENCIA BBVA

    Número de cuenta: 0011-0232-0201222135

    TITULAR DE LAS CUENTAS

    Fidel Eduardo Luque Percka

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