Data Science & Analytics
Conviértete en un analista de datos profesional y aprende a extraer insights valiosos de conjuntos de datos complejos. Este curso te enseñará las habilidades esenciales de Data Science: desde la limpieza y exploración de datos hasta machine learning básico y visualización profesional. Utilizarás Python con las bibliotecas más populares: Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn.
Lo que aprenderás:
- Python para análisis de datos
- Estadística descriptiva e inferencial
- Limpieza y preparación de datos
- Visualización con Matplotlib y Seaborn
- Pandas para manipulación de datos
- Introducción a Machine Learning
- Algoritmos de clasificación y regresión
- Presentación de resultados y storytelling con datos
Sobre este curso
Data Science es una de las profesiones más demandadas del siglo XXI. Las empresas buscan desesperadamente profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Este curso te dará las habilidades fundamentales para comenzar una carrera en análisis de datos.
A diferencia de otros cursos que se enfocan solo en teoría matemática, nuestro programa está diseñado para profesionales que necesitan resultados prácticos. Aprenderás a usar Python y sus bibliotecas más populares para resolver problemas reales de negocio: desde analizar ventas y comportamiento de clientes hasta predecir tendencias y optimizar procesos.
El curso incluye 3 proyectos integradores basados en casos reales: análisis de ventas de e-commerce, predicción de abandono de clientes (churn) y análisis de sentimientos en redes sociales. Cada proyecto está diseñado para que puedas aplicar múltiples técnicas y crear un portafolio sólido.
Requisitos previos: conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python) y matemáticas de nivel secundario. Si completaste nuestro curso de Python Profesional, estarás perfectamente preparado.
Programa del curso
Módulo 1: Fundamentos (Semanas 1-3)
- Introducción a Data Science y el rol del analista
- Configuración del entorno: Jupyter, Anaconda
- Python para análisis: NumPy y Pandas
- Estadística descriptiva aplicada
- Proyecto: Análisis exploratorio de datos
Módulo 2: Visualización y Análisis (Semanas 4-6)
- Principios de visualización efectiva
- Matplotlib y Seaborn
- Gráficos avanzados y dashboards
- Limpieza de datos y valores faltantes
- Transformación y feature engineering
- Proyecto: Dashboard interactivo de ventas
Módulo 3: Estadística Inferencial (Semanas 7-8)
- Probabilidad y distribuciones
- Pruebas de hipótesis
- Intervalos de confianza
- A/B testing para decisiones de negocio
Módulo 4: Machine Learning (Semanas 9-12)
- Introducción al Machine Learning
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y Random Forest
- Clustering y segmentación
- Evaluación de modelos y overfitting
- Proyecto Final: Sistema de predicción completo
Tu Instructor
Dr. Jorge Martínez
Jorge es Doctor en Estadística y tiene 14 años de experiencia en análisis de datos para empresas Fortune 500. Ha liderado equipos de Data Science en sectores como retail, finanzas y telecomunicaciones.
Especialista en aplicar técnicas avanzadas a problemas de negocio concretos, Jorge ha desarrollado modelos predictivos que han generado millones en ahorros para sus clientes. Su pasión es hacer accesible el Data Science a profesionales de todas las industrias.
Certificado en AWS Machine Learning y Google Cloud Data Engineering, Jorge aporta conocimiento actualizado de las herramientas y técnicas más demandadas en la industria.