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Curso-Taller

Python para Análisis de Datos en los Negocios

Python para Análisis de Datos en los Negocios

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Descripción

Aplica Python para diseñar procesos reproducibles de carga, limpieza, transformación y análisis descriptivo de datos, utilizando pandas para construir datasets analíticos confiables, generar visualizaciones y reportes básicos orientados a negocio, y preparar la información para su uso en BI o en etapas posteriores de modelado y machine learning.

Beneficios del programa

  • Desarrolla habilidades prácticas para preparar datos a escala.
  • Permite automatizar tareas repetitivas frente a Excel.
  • Deja datasets listos para Power BI o machine learning.
  • Domina Python y notebooks para analizar datos de forma eficiente y ágil.
  • Limpia datasets reales, eliminando nulos y duplicados para contar con datos confiables.
  • Construye KPIs mediante joins, agregaciones y cohortes orientados al negocio.
Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Beneficios

Dirigido a:

Personas que desean iniciar en análisis de datos con Python para negocios y ciencia de datos.

¿Pueden participar alumnos de los últimos semestres?

SI

Temario

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo1

Módulo 1

Entorno y fundamentos para análisis

Configura Python: notebooks, libs, dataframes y carga datos.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo2

Módulo 2

Limpieza y tipado

Gestiona tipos, nulos, duplicados y calidad y practica la  limpieza reproducible.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo3

Módulo 3

Transformación y feature building

Crea variables, joins y dimensiones y practica el  dataset analítico consolidado.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo4

Módulo 4

Análisis descriptivo, outliers y anomaly detection

Distribuciones, outliers y stats y taller de interpretación.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo5

Módulo 5

Análisis exploratorio de datos

Explora datos mediante EDA, gráficas de tendencias y comparaciones para insights de negocio.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo6

Módulo 6

Machine Learning para negocios

Aplica regresión, clasificación y pronóstico en negocios; evalúa con métricas, implementa MLOps, integra IA generativa, agentes IA y AI/BI.

Nutrición Integral Sostenible en la Prevención de la Obesidad Infantil-Modulo6

Módulo 7

Export, documentación y evaluación

Culmina realizando exportación, documentación en una evaluación final práctica.

Fechas:

Horario:

Lunes a Jueves

Tema 1 al 6 de: 18:00 a 20:30 h

Tema 7 de: 18:00 a 19:00 h

 

 

 

Lugar:

Salas Virtuales

 

Inversión:

$10,500.00 MXN

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