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 investigación académica.
o Preparación para el éxito: Introducción a Jupyter Notebooks y Google Colab.
Google Colab será más sencillo ya que no requiere instalación, pero sí una conexión a internet robusta.
Si es posible, los participantes pueden instalar Jupyter Notebooks para una experiencia más fluida.
· Módulo 2: Los bloques de construcción de datos (60 min)
o Variables, tipos de datos (cadenas, enteros, decimales) y lógica básica.
o Comprensión de listas y diccionarios: cómo Python almacena información.
· Módulo 3: Demostración y laboratorio de Python para 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 Empresarial Introductoria (2,0 horas)
· Módulo 4: La mentalidad analítica: comprensión del marco "Preguntar-Analizar-Actuar". Cómo definir preguntas comerciales que los datos pueden responder.
· Módulo 5: Descriptivo vs. Predictivo: visión general de la interpretación de tendencias y detección de anomalías en un contexto financiero.
· Módulo 6: Comunicación de insights: principios del storytelling con datos: convertir resultados técnicos en recomendaciones ejecutivas.
Requerimientos
- Comprensión de la analítica de datos
- Experiencia con el 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
