Data Analyst Jr.: Cohort febrero 2025

Conviértete en el analista de datos que las empresas necesitan para transformar su información en estrategias de negocio. ¡Prepárate para destacar en el emocionante campo del análisis de datos!

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Data Analyst Jr.: Cohort febrero 2025

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Programa educativo

Módulo 1: Fundamentos de Bases de Datos
  • Conceptos de bases de datos relacionales: tablas, columnas, tipos de datos, relaciones, llaves 
  • Diagrama entidad-relación 
  • Normalización 
  • Exploración de bases de datos relacionales 
  • Fundamentos de Data Warehousing 
  • Bases de datos transaccionales y analíticas 
  • Principales enfoques y arquitecturas de data warehouse 
  • El modelo dimensional 
  • Índices en bases de datos relacionales 
  • Transacciones y control de concurrencia 
Módulo 2: Lectura y Extracción de Datos
  • Lectura de datos en archivos planos con formato de texto 
  • Creación de consultas en SQL: selección de columnas, uso de filtros, uso de funciones, construcción de joins (operación juntar), agrupación de datos, introducción a subconsultas 
  • Extracción y carga de datos con SQL 
  • Carga de datos desde diferentes fuentes 
  • Optimización de consultas SQL 
Módulo 3: Análisis de Datos
  • Tipos de análisis de datos y sus usos 
  • Atributos, hechos y mediciones 
  • Análisis dimensional: slicing & dicing, drill-down, drill-up, drill-across 
  • Creación de reportes analíticos 
  • Algunas técnicas básicas de análisis 
  • Estadísticas descriptivas e inferenciales 
  • Visualización de datos 
Módulo 4: Presentación de Datos
  • Introducción a herramientas de BI: Power BI 
  • Carga de datos y creación de modelos en Power BI 
  • Principios de diseño de tablas y gráficos efectivos 
  • Creación de dashboards 
  • Interactividad en dashboards 
  • Publicación y compartición de dashboards 
Módulo 5: Programación con Datos
  • Aplicaciones de álgebra lineal y estadística con Python 
  • Aplicaciones de programación en R para visualización de datos 
  • Conceptos de aplicación de Machine Learning para el análisis de datos 
  • Manipulación de datos con pandas 
  • Visualización de datos con matplotlib y seaborn 
  • Introducción a NumPy para cálculos numéricos 
  • Uso de SciPy para tareas científicas y técnicas 
  • Creación de modelos de machine learning con scikit-learn 
  • Uso de TensorFlow y Keras para deep learning 
  • Automatización de flujos de trabajo de datos con Airflow 
  • Pruebas unitarias y de integración para código de datos 
  • Control de versiones para código y datos con Git y DVC 
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simulación de entrevistas, talleres con empresas aliadas, preparación de tu cv

Clases de inglés:
diferenciadas por nivel

Oportunidades laborales:
vínculos con importantes empresas del sector tecnológico

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Habilidades socioemocionales

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