Temario del curso
Parte 1: Fundamentos de Python para Análisis (3.5 horas)
· Módulo 1: El panorama del análisis (45 min)
o ¿Por qué Python? Comparación de Python con Excel y SQL en la investigación académica.
o Preparación para el éxito: Introducción a Jupyter Notebooks y Google Colab.
Google Colab será más fácil ya que no requiere instalación, pero necesita una conexión a internet más robusta.
De ser posible, los participantes pueden instalar Jupyter Notebooks para una experiencia más fluida.
· Módulo 2: Los bloques de construcción de los datos (60 min)
o Variables, tipos de datos (cadenas, enteros, decimales) y lógica básica.
o Comprensión de listas y diccionarios: cómo Python almacena información.
· Módulo 3: Demo y laboratorio de Python para análisis de datos (75 min)
o Introducción a Pandas: el estándar de la industria para la manipulación de datos.
o Práctico: Carga de un archivo CSV, filtrado de datos y cálculo de estadísticas básicas.
Parte 2: Análisis empresarial introductorio (2.0 horas)
· Módulo 4: La mentalidad analítica: comprensión del marco "Preguntar-Analizar-Actuar". Cómo definir preguntas empresariales que los datos puedan responder.
· Módulo 5: Descriptivo frente a predictivo: panorama general de la interpretación de tendencias y detección de anomalías en un contexto financiero.
· Módulo 6: Comunicación de hallazgos: principios de la narración de datos: convertir salidas técnicas en recomendaciones ejecutivas.
Requerimientos
- Comprensión del análisis de datos
- Experiencia en procesamiento de datos
Testimonios (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
