Microcredencial Universitaria de Análisis De Datos Con Python + 3 Créditos

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135 horas

Duración

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  • Español

Language

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3 CR

Créditos

Temario

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Claustro

Profesorado especializado

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

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Microcredenciales

De Europa al resto del mundo

Habilidades demandadas por el mercado laboral de forma rápida.

Facilita la empleabilidad o el cambio sectorial a bajo coste.

Con reconocimiento internacional

Preguntas frecuentes

Descripción

En un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, la capacidad de analizarlos y extraer información valiosa se ha convertido en una habilidad crucial. La Microcredencial de Análisis De Datos Con Python te ofrece la oportunidad de adquirir competencias altamente demandadas en el mercado laboral actual. Python, con su versatilidad y potentes librerías como NumPy, Pandas y Matplotlib, es la herramienta predilecta para profesionales del análisis de datos. A lo largo de este curso, aprenderás desde los fundamentos del lenguaje hasta técnicas avanzadas como la fusión de DataFrames y regresiones. Este curso es ideal para quienes buscan potenciar su perfil profesional y obtener una ventaja competitiva en sectores donde la toma de decisiones basada en datos es esencial. La modalidad online te permite aprender a tu ritmo, asegurando que adquieras las habilidades necesarias para transformar datos en decisiones estratégicas, impulsando tu carrera a nuevas alturas.

Salidas laborales

- Analista de datos en empresas tecnológicas - Especialista en visualización de datos - Técnico en inteligencia empresarial - Consultor de datos - Desarrollador de soluciones en Python para el análisis de datos - Científico de datos enfocado en regresiones - Gestor de bases de datos - Profesional en automatización de procesos analíticos - Experto en optimización de modelos predictivos

Para qué te prepara

Este curso te prepara para manejar Python como una herramienta potente en el análisis de datos. Aprenderás desde la instalación y configuración del entorno de desarrollo hasta el uso avanzado de librerías como NumPy, Pandas y Matplotlib. Serás capaz de gestionar tipos de datos, variables, bucles y condicionales, realizar filtrados, fusiones y aplicar técnicas de regresión. Al finalizar, podrás extraer, analizar y visualizar datos de manera eficiente, optimizando así la toma de decisiones en tu ámbito profesional.

A quién va dirigido

Este curso está diseñado para profesionales y titulados del sector que buscan ampliar sus habilidades en el análisis de datos utilizando Python. Es ideal para aquellos interesados en aprender desde la instalación de entorno, tipos de datos y control de flujo, hasta el uso de librerías como NumPy y Pandas, y técnicas avanzadas como la regresión lineal y logística.

Objetivos

- Comprender la instalación y configuración de un entorno de desarrollo en Python. - Identificar y utilizar tipos de datos, variables y operadores en Python. - Implementar bucles y condicionales para controlar el flujo del programa. - Aplicar librerías como NumPy, Pandas y Matplotlib en el análisis de datos. - Realizar filtrado y extracción eficiente de datos para análisis específicos. - Diseñar y manejar tablas dinámicas para resumir grandes conjuntos de datos. - Ejecutar regresiones lineales y logísticas para interpretar relaciones entre variables.

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