Data y Analytics
PROGRAMA DE ALTA ESPECIALIZACIÓN: DATA ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE PARA CIENCIA DE DATOS
La capacitación de alta especialización de Data Analytics Expert en Ciencia de Datos es un programa diseñado para proporcionar a los profesionales las habilidades técnicas y...
Duración20 Horas
Sesiones11 Sesiones
Tiempo Estimado4 Semanas
Descripción General
La capacitación de alta especialización de Data Analytics Expert en Ciencia de Datos es un programa diseñado para proporcionar a los profesionales las habilidades técnicas y analíticas necesarias para convertirse en expertos en el análisis y manejo de datos. Este curso se enfoca en desarrollar competencias avanzadas en técnicas de análisis de datos, minería de datos, visualización de datos, machine learning y otros
aspectos clave de la ciencia de datos.
Durante la capacitación, los participantes adquieren conocimientos profundos sobre herramientas y tecnologías modernas utilizadas en el campo de la ciencia de datos, como Python, R, SQL, TensorFlow, y Power BI, entre otras. A través de clases teóricas, prácticas de laboratorio y proyectos reales, los estudiantes exploran conceptos fundamentales y aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en diferentes industrias.
El programa aborda una amplia gama de temas, incluyendo la recopilación y limpieza de datos, análisis exploratorio de datos, modelado predictivo, optimización, y ética en el manejo de datos. Se hacen hincapié en las metodologías y mejores prácticas para resolver problemas complejos de negocio utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
Los participantes de esta capacitación también tienen la oportunidad de profundizar en áreas específicas de interés, como análisis de redes sociales, análisis de texto, análisis de datos geoespaciales, entre otros, a través de módulos electivos y proyectos especializados.
Al finalizar el programa, los graduados estarán preparados para desempeñarse como expertos en ciencia de datos en una variedad de roles, incluyendo científico de datos, analista de datos, ingeniero de datos, consultor de BI, y más. Además, estarán equipados para abordar desafíos complejos de negocio y tomar decisiones informadas basadas en datos para impulsar el éxito empresarial.
aspectos clave de la ciencia de datos.
Durante la capacitación, los participantes adquieren conocimientos profundos sobre herramientas y tecnologías modernas utilizadas en el campo de la ciencia de datos, como Python, R, SQL, TensorFlow, y Power BI, entre otras. A través de clases teóricas, prácticas de laboratorio y proyectos reales, los estudiantes exploran conceptos fundamentales y aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en diferentes industrias.
El programa aborda una amplia gama de temas, incluyendo la recopilación y limpieza de datos, análisis exploratorio de datos, modelado predictivo, optimización, y ética en el manejo de datos. Se hacen hincapié en las metodologías y mejores prácticas para resolver problemas complejos de negocio utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
Los participantes de esta capacitación también tienen la oportunidad de profundizar en áreas específicas de interés, como análisis de redes sociales, análisis de texto, análisis de datos geoespaciales, entre otros, a través de módulos electivos y proyectos especializados.
Al finalizar el programa, los graduados estarán preparados para desempeñarse como expertos en ciencia de datos en una variedad de roles, incluyendo científico de datos, analista de datos, ingeniero de datos, consultor de BI, y más. Además, estarán equipados para abordar desafíos complejos de negocio y tomar decisiones informadas basadas en datos para impulsar el éxito empresarial.
Importancia
Un profesional que domina un curso de Data Analytics Expert en Ciencia de Datos puede ganar un salario competitivo en Perú, dependiendo de varios factores como la experiencia, la ubicación, la industria y el nivel de especialización. Aquí hay una estimación general de los salarios para este tipo de profesionales en el mercado laboral peruano: Analista de Datos Junior:
Un analista de datos con habilidades básicas en ciencia de datos y un par de años de experiencia puede ganar entre S/ 2,500 y S/ 4,000 mensuales.
Analista de Datos Senior o Científico de Datos Junior: Con experiencia adicional y habilidades más avanzadas en análisis de datos y ciencia de datos, este tipo de profesional puede ganar entre S/ 4,000 y S/ 7,000 mensuales.
Científico de Datos Senior o Especialista en Ciencia de Datos: Profesionales con experiencia significativa y habilidades avanzadas en modelado de datos, machine learning y análisis predictivo pueden ganar entre S/ 7,000 y S/ 15,000 mensuales o más, dependiendo del nivel de responsabilidad y la industria.
Gerente de Ciencia de Datos o Director de Analytics: Los profesionales en puestos de liderazgo en el área de ciencia de datos pueden ganar salarios superiores, generalmente a partir de S/ 15,000 mensuales y pueden llegar a superar los S/ 30,000 o más, dependiendo del tamaño de la empresa y la complejidad de los proyectos.
Es importante tener en cuenta que estas cifras son estimaciones generales y pueden variar según la ubicación geográfica, la empresa, la demanda del mercado y otros factores. Además, los profesionales con certificaciones reconocidas y experiencia relevante pueden esperar salarios más altos. En general, la demanda de profesionales en ciencia de datos está en aumento en Perú, lo que significa que hay buenas oportunidades para aquellos que dominan estas habilidades.
Un analista de datos con habilidades básicas en ciencia de datos y un par de años de experiencia puede ganar entre S/ 2,500 y S/ 4,000 mensuales.
Analista de Datos Senior o Científico de Datos Junior: Con experiencia adicional y habilidades más avanzadas en análisis de datos y ciencia de datos, este tipo de profesional puede ganar entre S/ 4,000 y S/ 7,000 mensuales.
Científico de Datos Senior o Especialista en Ciencia de Datos: Profesionales con experiencia significativa y habilidades avanzadas en modelado de datos, machine learning y análisis predictivo pueden ganar entre S/ 7,000 y S/ 15,000 mensuales o más, dependiendo del nivel de responsabilidad y la industria.
Gerente de Ciencia de Datos o Director de Analytics: Los profesionales en puestos de liderazgo en el área de ciencia de datos pueden ganar salarios superiores, generalmente a partir de S/ 15,000 mensuales y pueden llegar a superar los S/ 30,000 o más, dependiendo del tamaño de la empresa y la complejidad de los proyectos.
Es importante tener en cuenta que estas cifras son estimaciones generales y pueden variar según la ubicación geográfica, la empresa, la demanda del mercado y otros factores. Además, los profesionales con certificaciones reconocidas y experiencia relevante pueden esperar salarios más altos. En general, la demanda de profesionales en ciencia de datos está en aumento en Perú, lo que significa que hay buenas oportunidades para aquellos que dominan estas habilidades.
Profesionales
Profesionales de diversas áreas pueden estar interesados en estudiar Python orientado al análisis de datos con Power BI. Algunos de estos profesionales incluyen:
- Analistas de datos: Son responsables de recopilar, procesar y analizar datos para obtener información significativa que pueda ayudar en la toma de decisiones empresariales. Aprender Python les permite realizar análisis más avanzados y personalizados, mientras que Power BI les ayuda a visualizar los resultados de manera efectiva.
- Científicos de datos: Se centran en analizar datos complejos para descubrir patrones, tendencias y conocimientos que puedan beneficiar a una organización. Python es una herramienta fundamental para realizar análisis estadísticos y de aprendizaje automático, mientras que Power BI proporciona capacidades de visualización interactiva.
- Analistas financieros: Utilizan Python para analizar datos financieros, realizar modelado financiero y pronósticos, y evaluar el rendimiento de inversiones. Power BI puede ser utilizado para crear informes financieros interactivos y tableros de control que faciliten la comprensión de los datos financieros.
- Profesionales de marketing: Pueden utilizar Python para analizar datos de marketing, como el rendimiento de campañas publicitarias y el comportamiento del cliente en línea. Luego, pueden usar Power BI para visualizar los datos y comunicar las conclusiones de manera efectiva a las partes interesadas.
- Analistas de negocios: Trabajan en la identificación de tendencias comerciales, oportunidades de mercado y problemas operativos utilizando datos. Python les proporciona las herramientas necesarias para realizar análisis avanzados, mientras que Power BI les ayuda a crear informes visuales para comunicar los hallazgos. En resumen, cualquier profesional que trabaje con datos y esté interesado en mejorar sus habilidades de análisis y visualización puede beneficiarse de aprender Python orientado al análisis de datos con Power BI.
Salario
En Perú, el salario de un profesional que sabe Python orientado al análisis de datos con Power BI puede variar según varios factores, como la ubicación exacta dentro del país, el nivel de experiencia, el tipo de industria y el tamaño de la empresa. Sin embargo, para darte una idea aproximada, aquí hay un rango salarial general:
Un analista de datos junior con conocimientos en Python y Power BI podría ganar entre 6000 y 7000 soles peruanos al mes. Los profesionales con experiencia y habilidades avanzadas en análisis de datos, Python y Power BI podrían ganar entre 36,000 a 42,000 soles al año, dependiendo de su nivel de experiencia y responsabilidades.
Es importante tener en cuenta que estos son solo rangos aproximados y los salarios reales pueden variar. Además, factores como los beneficios adicionales, bonificaciones y otros incentivos también pueden influir en la compensación total de un profesional en Perú.
Un analista de datos junior con conocimientos en Python y Power BI podría ganar entre 6000 y 7000 soles peruanos al mes. Los profesionales con experiencia y habilidades avanzadas en análisis de datos, Python y Power BI podrían ganar entre 36,000 a 42,000 soles al año, dependiendo de su nivel de experiencia y responsabilidades.
Es importante tener en cuenta que estos son solo rangos aproximados y los salarios reales pueden variar. Además, factores como los beneficios adicionales, bonificaciones y otros incentivos también pueden influir en la compensación total de un profesional en Perú.
Beneficios Exclusivos
- Asesoría y Mentoría de 2 horas a la semana durante 1 año completo.
- Manual PDF/PPT de la clase descargable.
- Acceso de grupo de WhatsApp para el curso.
- Acceso al campus virtual dónde podrá subir y descargar herramientas.
- Clases grabadas acceso 24 horas del día de por vida en alta calidad.
- Evaluación final.
- Instaladores de cada uno de los softwares.
- Soporte académico permanente.
- Soporte técnico para instalación de software.
- Masterclass gratuitas en vivo de manera permanente.
- Certificado respaldado por Colegio de Ingenieros del Perú CD - Callao y CertiProf emitido por GP Group en Business Intelligence Data Analytics para Ciencia de Datos.
- Certificado de Project Management Institute (PMI) Líder Mundial en Control de Proyectos
- Descuentos en los próximos cursos por ser cliente.
- Costo incluye emisión de boleta o factura.
- Flexibilidad para aprender desde cualquier lugar en tiempo real.
- Recursos extra, como lecturas recomendadas, estudios de caso y material complementario para enriquecer la experiencia de aprendizaje.
- Derecho a 01 intento para poder rendir el examen final.
- Descuentos para empresas.
- Se otorgará 25 PDU’s para la renovación de la Certificación del PMI.
Objetivo
Dirigido a profesionales que manejan grandes cantidades de datos en el rubro de ingeniería industrial, ingeniería civil, ingeniería de minas y administración. Así también para profesionales de ventas y finanzas.
Requisitos
• Buena conexión a internet. • Una PC (con cámara web, audífono y micrófono). • Procurar no tener una versión antigua de ZOOM. • Ningún conocimiento previo.
Metodología
El programa de Data Analytics busca que el participante adquiera conocimientos y habilidades para reconocer tecnologías de Big Data para analizar, diseñar, implementar grandes volúmenes de datos en tiempo real, para gestionar y predecir información de valor para los stakeholders en entornos cloud computing y con una cultura DataOps. Además, aprenderás a analizar datos con Python, SQL, Excel y Power BI.
Convenios
• Respaldado por Colegio de Ingenieros del Perú - CD Callao • Respaldado por Certiprof Internacional
Software a usar
Todos estos softwares y recursos serán brindados por GP Group: • El software a utilizar será Microsoft Excel 365. • El software a utilizar seráMicrosoft Power BI. • El software a utilizar será Python. • El software a utilizar será SQL Server. • El software a utilizar será MySQL.
Certificación
Para las certificaciones el estudiante debe aprobar el examen final con nota mayor a 14, es un examen para marcar el cual se da al final de la capacitación tiene 01 intento para rendirlo y no es necesario la asistencia a las clases. Las certificaciones se entrega en 5 días hábiles de haber aprobado el examen y los participantes que hayan concluido satisfactoriamente se les otorgará la certificación respectiva.
Beneficios
Flexibilidad de horario
Acceso a contenido por 12 meses
Material interactivo y práctico
Sin barreras geográficas
Incluye Certificación
Contenido del Programa
- Clase en Vivo (cortesía)
- Material (cortesía)
- Clase en Vivo (cortesía)
- Material (cortesía)
- Clase en vivo - Introducción formal
- Material
- Descripción general de la interfaz de Excel
- Clase en vivo
- Material
- Conceptos básicos de navegación y trabajo con hojas
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a celdas, filas, columnas y rangos
- Clase en vivo
- Material
- Comprender las funciones básicas (SUMA, PROMEDIO, CONTAR)
- Clase en vivo
- Material
- Trabajar con funciones matemáticas y estadísticas
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las funciones de texto para la manipulación de datos
- Clase en vivo
- Material
- Trabajar con funciones lógicas (SI, Y, O)
- Clase en vivo
- Material
- Exploración de funciones de búsqueda (BUSCARV, BUSCARH, ÍNDICE, COINCIDIR)
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las fórmulas matriciales
- Clase en vivo
- Material
- Identificación y manejo de datos faltantes
- Clase en vivo
- Material
- Eliminar duplicados y abordar errores
- Clase en vivo
- Material
- Técnicas de conversión de texto a columnas y división de datos
- Clase en vivo
- Material
- Formateo de datos para análisis
- Clase en vivo
- Material
- Creación de gráficos y tablas básicas
- Clase en vivo
- Material
- Consejos para una presentación de datos eficaz
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las tablas dinámicas para el análisis dinámico de datos
- Clase en vivo
- Material
- Creación de gráficos dinámicos para obtener información visual
- Clase en vivo
- Material
- Personalización y formato de tablas dinámicas y gráficos dinámicos
- Clase en vivo
- Material
- Atajos para ahorrar tiempo y trucos de productividad
- Clase en vivo
- Material
- Excel con IA
- Clase en vivo
- Material
- Descripción general de SQL y sus aplicaciones
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las bases de datos relacionales
- Clase en vivo
- Material
- Sintaxis y estructura básicas de SQL
- Clase en vivo
- Material
- Creación y modificación de tablas con CREATE y ALTER
- Clase en vivo
- Material
- Comprender los tipos de datos y las restricciones
- Clase en vivo
- Material
- Conceptos básicos de las instrucciones SELECT
- Clase en vivo
- Material
- Ordenar resultados con ORDER BY
- Clase en vivo
- Material
- Comprender las funciones agregadas (SUM, AVG, COUNT)
- Clase en vivo
- Material
- Agrupar datos con GROUP BY
- Clase en vivo
- Material
- Trabajar con condiciones WHERE complejas
- Clase en vivo
- Material
- Uso de operadores (AND, OR, NOT, etc.)
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las funciones de ventana
- Clase en vivo
- Material
- Realizar consultas analíticas con cláusula OVER
- Clase en vivo
- Material
- Realizar uniones INNER y OUTER
- Clase en vivo
- Material
- Uso de subconsultas para consultas complejas
- Clase en vivo
- Material
- Comprensión y uso de las sentencias CASE en SQL
- Clase en vivo
- Material
- Aplicación de sentencias CASE en escenarios de análisis de datos
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a las expresiones de tabla comunes
- Clase en vivo
- Material
- Uso de CTE para consultas recursivas y manipulación de datos
- Clase en vivo
- Material
- Optimización de consultas
- Clase en vivo
- Material
- Optimización de consultas mediante IA
- Clase en vivo
- Material
- Consultas SQL basadas en entrevistas
- Clase en vivo
- Material
- Trabajando con datos orientados a la industria
- Clase en vivo
- Material
- Resolución de problemas utilizando SQL en datos industriales
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a Python para el análisis de datos
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a Jupyter Notebooks para el análisis de datos
- Clase en vivo
- Material
- Variables, tipos de datos y operaciones básicas
- Clase en vivo
- Material
- Listas, tuplas y diccionarios
- Clase en vivo
- Material
- Funciones incorporadas
- Clase en vivo
- Material
- Sentencias condicionales y bucles
- Clase en vivo
- Material
- Funciones definidas por el usuario
- Clase en vivo
- Material
- Funciones como mapa, filtro, lambda
- Clase en vivo
- Material
- Descripción general de la biblioteca Pandas
- Clase en vivo
- Material
- Lectura y escritura de datos junto con operaciones básicas con Pandas
- Clase en vivo
- Material
- Manejo de datos faltantes
- Clase en vivo
- Material
- Eliminación de duplicados y tratamiento de valores atípicos
- Clase en vivo
- Material
- Limpieza y ajustes en datos
- Clase en vivo
- Material
- Estadísticas descriptivas y resumen de datos
- Clase en vivo
- Material
- Agrupación y agregación de datos
- Clase en vivo
- Material
- Creación de gráficos básicos (gráficos de líneas, gráficos de dispersión, histogramas)
- Clase en vivo
- Material
- Personalización y estilo de las visualizaciones
- Clase en vivo
- Material
- Introducción a Numpy para operaciones numéricas
- Clase en vivo
- Material
- Trabajar con matrices y arreglos
- Clase en vivo
- Material
- Creación de visualizaciones informativas y estéticamente agradables.
- Clase en vivo
- Material
- Gráficos de pares, mapas de calor y técnicas de gráficos avanzadas
- Clase en vivo
- Material
- Creación de un modelo de datos en Power BI
- Clase en vivo
- Material
- Comprender las relaciones entre tablas
- Clase en vivo
- Material
- Implementación de columnas y medidas calculadas
- Clase en vivo
- Material
- Uso de DAX (expresiones de análisis de datos) para cálculos avanzados
- Clase en vivo
- Material
- Creación de visualizaciones comunes (gráficos de barras, gráficos de líneas, etc.)
- Clase en vivo
- Material
- Personalización de visualizaciones para obtener mejores conocimientos
- Clase en vivo
- Material
- Agregar interactividad a informes y paneles
- Clase en vivo
- Material
- Implementar acciones de exploración exhaustiva para un análisis detallado
- Clase en vivo
- Material
- Sentencias condicionales y bucles
- Clase en vivo
- Material
- Funciones definidas por el usuario
- Clase en vivo
- Material
- El arte de contar historias con datos
- Clase en vivo
- Material
- Principios de una narración de datos eficaz
- Clase en vivo
- Material
- Importancia de la narrativa en la presentación de datos
- Clase en vivo
- Material
- Creación de una narrativa coherente en Power BI
- Clase en vivo
- Material
- Uso de marcadores y funciones de narración
- Clase en vivo
- Material
- Configuración de la transmisión de datos en tiempo real en Power BI
- Clase en vivo
- Material
- Estadísticas descriptivas y resumen de datos
- Clase en vivo
- Material
- Agrupación y agregación de datos
- Clase en vivo
- Material
- Creación de gráficos básicos (gráficos de líneas, gráficos de dispersión, histogramas)
- Clase en vivo
- Material
- Personalización y estilo de las visualizaciones
- Clase en vivo
- Material
- Creación de paneles para el monitoreo de datos en vivo
- Clase en vivo
- Material
- Exploración de elementos visuales personalizados y elementos visuales del mercado
- Clase en vivo
- Material
- Aprovechar funciones avanzadas como previsión y agrupamiento
- Clase en vivo
- Material
- Estudios de casos y debates
- Clase en vivo
- Material
- Revisión de estudios de casos sobre el uso eficaz de Power BI
- Clase en vivo
- Material
- Q&A y debates sobre las mejores prácticas en la narración de historias con datos
- Clase en vivo
- Material
Capacitación Oficial
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