En este módulo, previo al curso, los estudiantes se introducen en estructuras fundamentales del análisis de datos.

Realizar el módulo antes de comenzar el bootcamp es fundamental para aprovechar al máximo la experiencia de aprendizaje de la formación. Este módulo de preparación ayuda a los estudiantes a adquirir las habilidades previas necesarias para que el seguimiento de las clases se haga con mayor facilidad y comprensión.

La interacción docente durante el módulo es un valor añadido importante, ya que permite a los estudiantes aclarar sus dudas e identificar sus áreas de debilidad para poder abordarlas antes de comenzar el bootcamp.

Comienza el programa, nos dedicaremos a desarrollar y consolidar los fundamentos de la programación en Python, el cual es el lenguaje más extendido en el entorno Big Data, Data Science y Data Analyst por su versatilidad y potencia.

El propósito de este módulo es familiarizarse con estos lenguajes de modo tal que el alumno aprenda a importar, limpiar, manipular y visualizar datos, desarrollando habilidades esenciales para convertirse en un científico de datos, transformando data en conocimientos que aportan valor a la cadena de negocio. A través de ejercicios interactivos y manipulación de datasets reales, se obtendrá experiencia con algunas de las bibliotecas de Python más populares, incluyendo Pandas, NumPy, Matplotlib y muchas otras.

Además de la estadística aplicada, los expertos en Data Analyst también deben estar familiarizados con herramientas y tecnologías específicas de la industria, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. También es importante que los data scientist tengan habilidades de comunicación y capacidad para presentar información de manera clara y efectiva a las partes interesadas no técnicas. Estas habilidades son esenciales para asegurarse de que los hallazgos y recomendaciones derivados de los datos sean comprendidos y utilizados correctamente por los tomadores de decisiones de la empresa.

Una vez asentadas las bases, aprenderás el primer paso que un Data Analyst tiene que dominar: la extracción y el almacenamiento de los datos. En este módulo aprenderás a consumir las principales APIs, a almacenar y a gestionar tus datos en los motores de bases de datos más utilizados.

El análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Data Analytics. Ayudándose en el manejo de datos en distintos lenguajes, el alumno deberá ser capaz de proporcionar información útil para la empresa, dando respuesta a problemas de negocio a través de dashboards personalizados y métricas clave. Para esto, se profundizará el análisis de los datos mediante el reporte utilizando Power BI, así como también se introducirá a los principios de Tableau como alternativa a Power BI y se enseñará la herramienta Streamlit, que permite desarrollar aplicaciones web de visualización de datos.

El aprendizaje automático combina aspectos de la informática y las estadísticas para extraer información útil y predicciones de los datos. A través del aprendizaje automático podremos hacer predicciones y recomendaciones útiles, buscar automáticamente grupos y categorías en conjuntos de datos complejos.

El proyecto final del Bootcamp en Data Analytics será un proyecto completo de análisis de datos, que demuestre las habilidades y conocimientos adquiridos durante el Bootcamp.

El proyecto podría incluir las siguientes etapas:

-Recopilación de datos
-Limpieza y transformación de datos
-Análisis exploratorio de datos
-Modelado de datos
-Visualización de datos
-Presentación de resultados