DATA ANALYTICS EN LA PRACTICA AVANZADO

DATA ANALYTICS EN LA PRACTICA AVANZADO

Tomar decisiones adecuadas y basadas en ciencia de datos.
Utilizar la ciencia de datos para aplicar Data Analytics y Machine Learning.
Dominar frameworks y lenguajes de programación para desencadenar proyectos de Data Analytics y Machine Learning.

CONTENIDOS

SESION 1

  • Visual Studio.
  • Git Hub y Markdown.
  • Variables, control de flujos y funciones en Python.
  • Programación en Python con asistencia de Codeium y ChatGPT.

SESION 2

  • Feature engineering (data de desarrollo de negocio y ventas).
  • EDA (Exploratory Data Analysis) (data de desarrollo de negocio y ventas).
  • Pruebas de hipótesis, test de normalidad y análisis de relación y diferencias (data de desarrollo de negocio y ventas).
  • Análisis de correlación, colinealidad (data de desarrollo de negocio y ventas).

SESION 3

  • Machine Learning Aprendizaje Supervisado (training and test) (data de operaciones y producción).
  • Estandarización, regularización y optimización (data de operaciones y producción).
  • Clasificación (data de operaciones y producción).
  • Regresión (data de operaciones y producción).
  • Uso del modelo.

SESION 4

  • Machine Learning Aprendizaje no Supervisado.
  • Reducción de features (data de marketing).
  • PCA para la reducción de la dimensionalidad (data de marketing).
  • Clustering para la optimización de muestra (data de marketing).
  • Clustering para agrupación de tipologías de clientes (data de marketing).
  • Series temporales (data de finanzas).
  • Aplicación de modelos.

ONLINE

  • Virtual Class Training (videoconferencia).
  • Sesiones de 3 horas.

GRUPOS

  • Máximo 12 personas.

MATERIAL

  • Scripts, plantillas y bases de datos.
  • Documentación mediante Github.
  • Grabación multimedia de la formación.

REQUISITOS

  • Es recomendable conocimientos previos en Python. Dicho lo cual se puede asistir sin estos conocimientos ya que se trabaja con plantillas y scripts creados, y asistentes como Codeium y ChatGPT para facilitar la labor de programación.
  • Es recomendable disponer de los conocimientos conceptuales del taller de Data Analytics en la Práctica.

PRECIO

449€

FECHAS OPCION VS

Ofrecemos cuatro opciones, una por trimestre en formato viernes y sábado para adaptarnos a ti y no interferir en tu semana laboral.

!ELIGE LA QUE MÁS TE INTERESE!

Q1

  • Viernes 15 de marzo (17:00-20:00), Sábado 16 de marzo (10:00-13:00)
  • Viernes 22 de marzo (17:00-20:00), Sábado 23 de marzo (10:00-13:00)

Q2

  • Viernes 14 de junio (17:00-20:00), Sábado 15 de junio (10:00-13:00)
  • Viernes 21 de junio (17:00-20:00), Sábado 22 de junio (10:00-13:00)

Q3

  • Viernes 13 de septiembre (17:00-20:00), Sábado 14 de septiembre (10:00-13:00)
  • Viernes 20 de septiembre (17:00-20:00), Sábado 21 de septiembre (10:00-13:00)

Q4

  • Viernes 13 de diciembre (17:00-20:00), Sábado 14 de diciembre (10:00-13:00)
  • Viernes 20 de diciembre (17:00-20:00), Sábado 21 de diciembre (10:00-13:00)

SSSSSSSS

FECHAS OPCION LM

Ofrecemos cuatro opciones, una por trimestre en formato lunes y miércoles a partir de las 18:00 para adaptarnos a ti y no interferir en tu semana laboral.

!ELIGE LA QUE MÁS TE INTERESE!

Q1

  • Lunes 11 de marzo (18:00-21:00), Miércoles 13 de marzo (18:00-21:00)
  • Lunes 18 de marzo (18:00-21:00), Miércoles 20 de marzo (18:00-21:00)

Q2

  • Lunes 10 de junio (18:00-21:00), Miércoles 12 de junio (18:00-21:00)
  • Lunes 17 de junio (18:00-21:00), Miércoles 19 de junio (18:00-21:00)

Q3

  • Lunes 9 de septiembre (18:00-21:00), Miércoles 11 de septiembre (18:00-21:00)
  • Lunes 16 de septiembre (18:00-21:00), Miércoles 18 de septiembre (18:00-21:00)

Q4

  • Lunes 9 de diciembre (18:00-21:00), Miércoles 11 de diciembre (18:00-21:00)
  • Lunes 16 de diciembre (18:00-21:00), Miércoles 18 de diciembre (18:00-21:00)