Descripción: Este curso está enfocado en aprender cuatro de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos
y ciencia de datos, partiendo de cero. El curso busca dotar de habilidades a los estudiantes en un contraste totalmente
enfocado en el mundo laboral, preparándolos con herramientas demandadas en el mercado actual. Aprenderemos también sobre
cómo buscar trabajo en las principales plataformas de empleo como OCC y tendremos clases especiales sobre inversiones,
tips para entrevistas de trabajo y la elaboración de un primer CV.
Para ello dividimos el curso en tres vertientes:
Python + SQL: Aprenderemos estos dos lenguajes de programacación para montar y automatizar un flujo de datos.
Power BI: Con el flujo de datos previamente implementado, lo que haremos será aprender a elaborar y diseñar tableros interactivos.
R: Veremos un código alternativo del proyecto que hicimos en Python, pero ahora lo trasladaremos al lenguaje R.
Contenido
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Módulo I
En este módulo aprenderemos a programar en Python, SQL y R,
con lo cual montaremos un flujo de datos correspondiente a las ventas de la papelería. Aprenderemos
a manipular datos, crear información y subirla a una base de datos; así, diseñaremos una
estructura SQL que nos permitirá, posteriormente, analizar información.
📖 Clase 1 📖
En esta clase aprenderemos a programar desde cero y nos enfocaremos en aplicar directamente lo aprendido
en el proyecto de ventas, para lo cual el objetivo de la clase será imprimir un ticket de venta.
De tal suerte, los temas clave que veremos en esta clase son:
La verdad es muy buen curso, tengo pensado tomar el Python intermedio
Un poquito más de tiempo para hacer las actividades durante clase
Nada, por el momento la clase esta muy bien
Sentí que al final iba un poco rápido, tal vez ir más lento mejore. Pero en general, fue una clase muy amena, llamativa y con buen aprendizaje
Hasta ahora todo muy bien
Todo bien hasta el momento.
La verdad es muy buen curso, tengo pensado tomar el Python intermedio
Un poquito más de tiempo para hacer las actividades durante clase
Nada, por el momento la clase esta muy bien
Sentí que al final iba un poco rápido, tal vez ir más lento mejore. Pero en general, fue una clase muy amena, llamativa y con buen aprendizaje
Hasta ahora todo muy bien
📖 Clase 2 📖
Una vez que ya imprimimos el ticket de venta, lo que haremos será mejorar el código automatizando la fecha y
generando 1000 ventas en un solo código, donde la información generada la almacenaremos en una tabla de
pandas. Es así que veremos los siguientes temas:
Dar 2 minutos más para terminar las actividades de clase rápido
Nada todo me gusto je
Ya me agrada mucho las clases la verdad
Dar 2 minutos más para terminar las actividades de clase rápido
Nada todo me gusto je
📖 Clase 3 📖
Al haber generado el dataframe con las ventas simuladas solo nos resta almacenarlo en algùn lado, para ello
aprenderemos a crear una base de datos en SQLite y veremos lo poderosa que es la mancuerna
entre Python y SQL. De tal suerte, los temas clave que veremos en esta clase son:
Llegando a la parte final de la automatización del proyecto, aprenderemos a crear una librería donde conjuntaremos
todas las funcionalidades que hemos desarrollado para la generación de la información y la labor de montar
un flujo de datos, para lo cual abordaremos los temas:
Automatizar tareas con funciones
Repaso de SQL
Creación de una librería con POO
Sobre la clase de R cambiaremos de enfoque, recordemos que en las clases pasadas veíamos código alternativo de lo
realizado en Python, con lo cual buscamos brindar una manera de aprender R más intuitiva. Ahora,
el camino a seguir es indagar en temas propios de R sin estar hilados a lo que ya vimos en la clase de
Python. Así, en la clase de R veremos:
A este punto ya tenemos el código del proyecto automatizado mediante una librería de Python, y nuestro
proyecto se encuentra en Github (https://github.com/LuisApaez/ProgramacionNube/tree/main/PyBiS_Basico_Notebooks). Una vez que la información ya está generada y el proceso automatizado, nos
podemos concentrar en realizar análisis de datos, tanto con Python como con SQL. En este caso la
clase está dividida en tres partes, de donde:
Parte I
Programar en Github
Estructura del proyecto
Parte II
Más de consultas en SQL
Crear funciones de Python y subirlas a SQLITE3
Exploración de datos con Pandas
Parte III
Group By
Problemas aplicados en SQL
Análisis de datos con Pandas
Respecto a la clase de R, aprenderemos a manejar vectores y matrices, luego, veremos también como
trabajar con dataframes.
En esta clase aprendremos a utilizar Power BI para crear nuestro primer tablero interactivo,
para lo cual abordaremos:
Explorando la interfaz
Personalización de gráficos
Introducción a las medidas
Hemos llegado entonces a la parte final del curso donde hacemos que nuestros datos hablen y donde
comunicamos la información de una manera visual y atractiva.
En este cierre de curso veremos los últimos detalles de nuestro tablero de PBI, además de que abordaremos
consejos que pueden servirte en entrevistas de trabajo 🥸
Es esta sección estarás los códigos y materiales del proyecto, es decir, en esta sección encontrarás los avances y ejercicios
que deberás ir entregando.
Primero, mostramos el código completo ya terminado del proyecto (hecho en enero de este año) para establecerlo como la meta a alcanzar en el curso, luego, en las siguientes secciones
(o cajas) irás encontrando ejercicios, cuestionarios y avances para que puedas ir avanzando en tu propio proyecto.
PROYECTO 1: Código y tablero objetivo (código completo del proyecto final): LinkTablero
Descripción: Este certificado es emitido por cursos Pym, destinado para los
estudiantes que cursaron con éxito el curso en vivo de Python y SQL enfocado al análisis de datos.
Requisitos:
Haber entregado el código completo del proyecto.
Haber enviado captura de su tablero de Power BI.
Haber entegado al menos el 80% de todos los avances del proyecto
