Data Analyst Jr.: Cohort enero 2025

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Data Analyst Jr.: Cohort enero 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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