Perfil del
Participante
Profesionales con interés en solucionar problemas de negocio o emprendimiento a través del lenguaje de programación Python.
Ruta de aprendizaje
1.- Introducción a Python y a la Programación
Obtendrás los conceptos básicos sobre el lenguaje de programación Python y cómo aprovecharlo al máximo utilizando el IDE (entorno de desarrollo integrado) PyCharm y Jupyter Notebook. Aprenderá el uso de módulos, estructuras de control y paquetes en Python.
- Conceptos básicos de programación.
- Sintaxis de Python.
- Variables y tipos de datos.
- Operadores y expresiones.
- Estructuras de control de flujo:
- Condicional.
- Repetitiva.
- Funciones y modularización.
- Trabajo aplicado: crear una simple calculadora.
2.- Carga y Manipulación de Datos
Leerás y escribirás archivos, los eliminarás, los moverás y los copiarás. Crearás carpetas y aprenderás a buscar archivos y carpetas. Manipularás archivos en formatos CSV, Excel y PDF’s utilizando variables como listas, tuplas y dataframes.
- Lectura y escritura de archivos CSV y Excel.
- Manipulación de datos con Pandas.
- Listas tuplas.
- Matrices , dataframes.
- Limpieza y preprocesamiento de datos.
- Selección y transformación de datos.
- Trabajo aplicado: creando y manipulando estructuras de datos.
3.- Visualización de Datos
Aprenderás a crear objetos visuales que permitan la interpretación de los datos procesados previamente utilizando las bibliotecas MatplotLib y Seaborn para gráficos más avanzados en Python.
- Introducción a la visualización.
- Visualización de datos con Matplotlib.
- Visualización de datos con Seaborn.
- Visualización de datos interactiva.
- Trabajo aplicado: análisis de datos con Matplotlib y Seaborn.
4.- Análisis de Datos
Aplicarás las técnicas estadísticas más usadas para explorar e interpretar los datos proporcionados, los cuales serán usados en los tipos de análisis (análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo).
- Análisis descriptivo.
- Medidas de tendencia central y dispersión.
- Distribuciones de frecuencia.
- Análisis exploratorio de datos.
- Análisis diagnóstico.
- Análisis de correlación.
- Regresión lineal simple.
- Análisis de varianza (ANOVA).
- Análisis predictivo.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Regresión lineal múltiple.
- Árboles de decisión.
- Trabajo aplicado: análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo.
Caso: Abandono de empleados.
5.- Proyecto Integrador: Diseño e implementación de un programa en Python
Diseñarás e implementarás un programa en Python sobre una casuística brindada por el docente, que te permita realizar asignación de recursos, identificación de disponibilidad, registro de observaciones, calificaciones, y en general, las herramientas aprendidas en el curso.
* El dictado de clases del programa se iniciará siempre que se alcance el número mínimo de alumnos matriculados establecido por USIL.
* Para la entrega de certificados son requisitos indispensables alcanzar una nota mínima de 11 en cada uno de los cursos del programa, no haber superado el 30 % de inasistencias y haber cancelado la inversión económica total del programa.
Conferencia
Internacional
IA y su impacto en la transformación digital.
Potencia tu liderazgo y empleabilidad accediendo a los workshops exclusivos para nuestros estudiantes.
- Liderazgo
- Marca personal
- Comunicación efectiva
- Elaboración de CV
* La Conferencia Internacional y los workshops son opcionales, a los que nuestros alumnos pueden acceder libremente hasta tres meses después de haber finalizado las clases de su programa.
Profesores practitioners
Contamos con docentes practitioners a nivel nacional e internacional de amplia experiencia e influyentes en su campo, los cuales te ayudarán a ampliar tu perfil profesional acompañándote en este programa.
César Manuel Quezada Balcázar
CEO de PPQ & Data Partner Consulting.
César Manuel Quezada Balcázar
CEO de PPQ & Data Partner Consulting.
Skills
Al finalizar el programa dominarás las siguientes competencias:
- Pensamiento analítico y resolución de problemas.
- Manejo de datos con Python.
- Habilidades básicas de programación.
- Habilidades de comunicación y colaboración.
- Aprendizaje continuo.
- Capacidad para la interpretación gráfica de datos.
- Capacidad analítica.
