Curso de Análisis de Datos

Curso de Análisis de Datos con clases en directo y asesoramiento personalizado

Aprende a analizar datos desde cero con un enfoque práctico, acompañada por profesionales del sector. Este curso combina clases en directo, asesoramiento personalizado y ejercicios reales para que aprendas a dominar las herramientas y técnicas más demandadas del mercado.

Próximos cursos a tiempo completo

01 Sep – 26 Oct

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Lun – Vie, 10:00 – 21:00 (CET)

5.000€

Madrid

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01 Sep – 26 Oct

Spanish

English

Lun – Vie, 10:00 – 21:00 (CET)

4.500€

En Línea

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15 Ene – 08 Feb (2024)

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¿Qué incluye el Curso de Análisis de Datos?

Aprende a programar en Python desde cero

Creemos en el aprendizaje práctico, por ello, durante tu formación llevarás a cabo proyectos reales​ en Jupyter Notebook y aprenderás a hacer A/B testing.

Trabajarás principalmente con las siguientes librerías:

  • Pandas, Numpy, Matplotlib, Poltly y Seaborn

Los temas incluyen:

  • Introducción a Python y limpieza de datos.
  • Análisis exploratorio de datos.
  • A/B Testing.
  • Interactuar con APIs y web scraping.

Aprende a programar en SQL

SQL es el lenguaje más popular para la gestión de bases de datos y, por ello, una parte esencial de la industria de la tecnología.

Los temas incluyen:

  • Introducción a la gestión y limpieza de datos.
  • Análisis exploratorio de datos.
  • Introducción a Jinja Templating.
  • Optimización de consultas.

Herramientas sobre las que aprenderás:

  • BigQuery, Snowflake, dbt.

Estadística

La estadística descriptiva y la teoría de la probabilidad son la base del análisis de datos. Hemos desarrollado diversos métodos para que puedas fortalecer tus conocimientos estadísticos a la vez que practicas SQL y Python.

Los temas incluyen:

  • Correlaciones y distribuciones.
  • Trabajar con intervalos de confianza.
  • Aplicar: Funciones de probabilidad, Funciones de distribución acumulada, Funciones de densidad de probabilidad, Mínimos cuadrados lineales.

Machine learning

Haz una inmersión profunda en proyectos de machine learning creando, entrenando y evaluando modelos por ti mismo con la librería Scikit-Learn.

Los temas incluyen:

  • Introducción a modelos de predicción.
  • Tipos de modelos de predicción.
  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Regresión.
  • Métodos de conjunto.
  • Optimización y ajuste de hiperparámetros.
  • Validación.

Conoce una gran variedad de herramientas

Aprende a trabajar con datos no estructurados y a representarlos visualmente para garantizar una toma de decisiones eficaz utilizando herramientas de BI líderes del sector como Tableau y Looker.

​​Aprende a utilizar la terminal y GitHub para el control de versiones y gestión de proyectos.

Recibirás una introducción a DBT para que puedas estructurar sus consultas de SQL de forma inteligente. También conocerás una herramienta puntera de orquestación llamada Apache Airflow.

Planificación de carrera a medida

Ofrecemos nuestra propia metodología de coaching laboral y apoyo profesional personalizado.

Preparación y soporte de aplicaciones

  • Carta de presentación y CV adaptados a la industria
  • Redes
  • El buen proceso de aplicación

Preparación de la entrevista

  • Conocerte y preguntas sobre competencias
  • Preparación de evaluación técnica
  • Negociación de oferta

Proceso de admisión

PASO 1

Envíanos un mensaje

Los candidatos que deseen inscribirse en alguno de los cursos deben enviar el formulario con su información de contacto.

PASO 2

Te contactaremos

Nuestro equipo de admisiones te contactará para responder tus preguntas y garantizar que nuestros cursos cumplen tus necesidades.

PASO 3

Evaluación (20 minutos)

En algunos casos, se invitará al candidato a completar una breve prueba técnica para verificar que el perfil es apropiado para el curso.

PASO 4

Admisión

Nos pondremos en contacto contigo para informarte sobre el estado de tu solicitud y sobre los siguientes pasos a seguir.