Temario del curso
Parte 1: Fundamentos de Python para Analítica (3,5 horas)
· Módulo 1: El panorama de la analítica (45 min)
o ¿Por qué Python? Comparación de Python con Excel y SQL en investigaciones académicas.
o Preparación para el éxito: introducción a Jupyter Notebooks y Google Colab.
Google Colab será más fácil ya que no requiere instalación, pero sí una conexión a internet sólida.
Si es posible, los participantes pueden instalar Jupyter Notebooks para una experiencia más fluida.
· Módulo 2: Los componentes básicos de los datos (60 min)
o Variables, tipos de datos (cadenas, enteros, decimales) y lógica básica.
o Comprensión de las listas y los diccionarios: cómo Python almacena información.
· Módulo 3: Demostración y laboratorio de Python para el análisis de datos (75 min)
o Introducción a Pandas: el estándar de la industria para la manipulación de datos.
o Práctica: carga de un archivo CSV, filtrado de datos y cálculo de estadísticas básicas.
Parte 2: Analítica de negocios introductoria (2,0 horas)
· Módulo 4: Mentalidad analítica: comprensión del marco «preguntar-analizar-actuar». Cómo definir preguntas empresariales a las que los datos pueden responder.
· Módulo 5: Descriptiva vs. predictiva: vista general de alto nivel sobre la interpretación de tendencias y el detección de anomalías en un contexto financiero.
· Módulo 6: Comunicación de ideas: principios de la narración con datos: convertir resultados técnicos en recomendaciones ejecutivas.
Requerimientos
- Comprensión básica de la analítica de datos.
- Experiencia en procesamiento de datos.
Reseñas (3)
La práctica en el uso de Python es realmente útil para comprender los conceptos básicos.
Wildana Ramadhani - OJK
Curso - Foundations of Data & Business Analytics
Traducción Automática
Buena presentación y formadores expertos
Khairunnisa Andira - OJK
Curso - Foundations of Data & Business Analytics
Traducción Automática
Los detalles técnicos
Naura Ainayyah - OJK
Curso - Foundations of Data & Business Analytics
Traducción Automática
