Programa especializado

Analista de Datos con Python

Presentación

Los datos están presentes en ventas, clientes, productos, operaciones y prácticamente todos los procesos de una organización. Sin embargo, contar con datos no es suficiente: es necesario saber prepararlos, analizarlos, interpretarlos y comunicar sus resultados.

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¿A quiénes va dirigido?

Estudiantes y egresados de carreras de negocios, economía, ingeniería, ciencias sociales y áreas afines.
Profesionales que trabajan con información y desean desarrollar capacidades de análisis.
Analistas que buscan incorporar Python y SQL a su flujo de trabajo.
Personas que desean construir un portafolio orientado a Data Analytics.
Emprendedores y profesionales que necesitan analizar información comercial, operativa o de clientes.
Personas que desean dar sus primeros pasos hacia perfiles de Analista de Datos o Business Intelligence.

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Ruta de Aprendizaje

Módulo 1

Fundamentos de Python y Análisis de Datos

Fundamentos de Python, Pandas y NumPy aplicados al análisis de datos.
Importación y exploración de información desde archivos CSV y Excel.
Selección, filtrado, ordenamiento y transformación de DataFrames.
Limpieza de datos: valores faltantes, duplicados, tipos de datos e inconsistencias.
Creación y categorización de variables con map(), apply(), np.where() y np.select().
Manejo y transformación de variables de texto.
Procesamiento de fechas y análisis de información temporal.
Resumen y agregación mediante groupby(), agg() y pivot_table().
Construcción e interpretación de indicadores (KPIs).
Caso práctico: preparación y análisis exploratorio de un e-commerce real, estudiando pedidos, ventas, categorías e indicadores del negocio.

Módulo 2

Análisis Empresarial, SQL y Dashboards

Integración de múltiples fuentes mediante merge(), join() y concat().
Construcción de KPIs y análisis de ventas, productos, categorías y clientes.
Análisis temporal y geográfico de la información.
Análisis de logística, tiempos de entrega y satisfacción del cliente.
Fundamentos de bases de datos relacionales y construcción de una base a partir de múltiples fuentes.
SQL para análisis de datos: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, CASE WHEN, funciones de agregación y JOIN.
Integración SQL + Python + Pandas para consultar y procesar información.
Visualización interactiva con Plotly: gráficos de barras, líneas, dispersión y recursos interactivos.
Construcción de dashboards con Streamlit: KPIs, filtros, tablas y visualizaciones interactivas.
Proyecto aplicado: construcción y publicación de una aplicación de análisis de e-commerce integrando SQL, Python, Pandas, Plotly y Streamlit.

CERTIFICACIÓN

Obtén tu certificación con código de validación y QR únicos. Este reconocimiento se otorgará a los participantes que aprueben satisfactoriamente las evaluaciones del programa

Docente

Sergio Díaz Paredes

Economista por la UNMSM, magíster en Estadística Aplicada por la UNALM y candidato a magíster en Ciencias de la Computación por la UNSA. Cuenta con certificaciones en ciencia de datos por IBM y especializaciones en Pricing Analytics y SQL por DMC Perú. Ha sido analista senior en LOS ANDES y Globokas Perú, aplicando modelos predictivos y herramientas estadísticas. Difusor de herramientas oper source y metodos cuantitativos en Linkedin.