TECNOLOGÍAS
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Español
No es necesario
9 – 12 Semanas
36h video + ejercicios
| Profesión | 1-3 años | 4-7 años | >8 años |
|---|---|---|---|
| DATA ANALYST | 35-45k | 45-70k | 70-85k |
| BUSINESS ANALYST | 30-45k | 45-55k | 55-75k |
| DATA SCIENTIST | 35-50k | 50-70k | 70-100k |
| DATA ENGINEER | 35-50k | 50-65k | 65-100k |
| CHIEF DATA OFFICER (CDO) | 70-80k | 80-100k | 100-130k |
| PYTHON DEVELOPER | 30-42k | 42-60k | 60-75k |
| FUNCTIONAL CONSULTANT | 25-35k | 35-45k | 45-58k |
| PROJECT MANAGER | 40-55k | 55-70k | 70-80k |
*Datos extraídos del estudio anual de remuneración en España de 2024, elaborado por Michael Page.
Nuestro equipo te ayudará con todas las dudas que tengas.
Trabajarás en un entorno profesional de análisis de datos como DataBricks y te apoyarás en herramientas de IA como ChatGPT.
Empezarás desde cero y de forma progresiva aprenderás todos los conceptos necesarios de SQL, hasta alcanzar un nivel avanzado que te permitirá resolver cualquier desafío en el campo del Data Analytics.
Al terminar el módulo, poseerás las habilidades necesarias para resolver con éxito las pruebas técnicas frecuentes en las entrevistas para puestos de Senior Data Analyst en las principales empresas tecnológicas.
Sigue el plan de estudio detallado a continuación.
En este primer módulo del curso BIG DATA ANALYTICS & AI, te sumergirás en el mundo de SQL, aprendiendo desde lo más básico hasta dominar sus funciones más avanzadas. El curso está diseñado para resolver un CASO DE USO REAL, como es la prueba técnica de una entrevista para un puesto de SENIOR DATA ANALYST, en una empresa tecnológica de apuestas en línea (GAMBLING).
Comenzaremos con una introducción al SQL y a las bases de datos relacionales, comprendiendo su estructura básica y aprendiendo a realizar consultas sencillas. Progresivamente, iremos adentrándonos en el uso de funciones avanzadas de SQL, como JOIN, GROUP BY, HAVING, las funciones de agregación y SUBCONSULTAS.
Además, te enseñaremos cómo manipular cadenas de texto y fechas y a utilizar operadores avanzados como UNION, INTERSECT, y EXCEPT para realizar cálculos más complejos. Asimismo, aprenderás sobre la optimización de consultas y cómo los índices pueden influir en el rendimiento de las mismas.
Pero lo más notable de este curso es que tendrás la oportunidad de interactuar con herramientas de IA, como ChatGPT, que te ayudará en tiempo real a crear, revisar y optimizar tus consultas SQL.
Al concluir este módulo tendrás una sólida base en SQL y estarás list@ para resolver desafíos de DATA ANALYTICS de la vida real. Además, estarás preparad@ para seguir aprendiendo y explorando tecnologías emergentes en el campo del análisis de grandes volúmenes de datos y la Inteligencia Artificial.
Daremos los primeros pasos en el manejo de una base de datos relacional, como SQL, MySQL y PostgreSQL.
Profundizaremos en la estructura fundamental de una base de datos, incluyendo conceptos clave como tablas, filas, columnas, claves primarias y foráneas.
Al término de este módulo, conocerás las funcionalidades principales de SQL a través de las operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar), que te permitirán trabajar con una base de datos de manera efectiva y eficiente.
CONCEPTOS:
PRIMEROS PASOS para trabajar con una BASE DE DATOS RELACIONAL.
Conocer y diferenciar los sistemas de bases de datos más comunes, como SQL, MySQL y PostgreSQL.
Comprender la ESTRUCTURA de una base de datos, incluyendo el concepto de tablas, filas y columnas.
Aprender sobre las CLAVES PRIMARIAS y FORÁNEAS y su importancia en las relaciones entre tablas.
Conocer las funcionalidades principales de SQL bajo el acrónimo CRUD (Create: crear, Read: leer, Update: actualizar, Delete: eliminar) y aprender a utilizar estas operaciones básicas.
Comenzaremos a realizar las PRIMERAS CONSULTAS en SQL, aplicadas al CASO REAL de la empresa de gambling, resolviendo las primeras preguntas de la prueba técnica, con el apoyo de ChatGPT para resolver dudas y mejorar consultas.
CONCEPTOS:
SELECT: Cómo recuperar datos de una tabla
WHERE: Filtrando los datos
ORDER BY y LIMIT: Ordenación y selección de registros específicos
INSERT, UPDATE, DELETE: Manipulación de datos
Exploraremos TÉCNICAS MÁS AVANZADAS, incluyendo funciones de agregación y el uso de múltiples tablas. ChatGPT guiará a los estudiantes a través de PROMPTS para estructurar sus consultas de manera eficiente.
CONCEPTOS:
JOIN (INNER, LEFT, RIGHT): Combinando datos de múltiples tablas
GROUP BY y HAVING: Agrupar y filtrar resultados agregados
FUNCIONES DE AGREGACIÓN: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
SUBQUERIES: Consultas dentro de la estructura de otras consultas
Aprenderemos sobre los diferentes tipos de esquemas de bases de datos y del DATA WAREHOUSING que se utilizan para organizar y estructurar las bases de datos, con un enfoque particular en el STAR SCHEMA, un modelo muy utilizado en el Data Warehousing debido a su simplicidad y eficacia. Así, al finalizar el módulo, tendrás las herramientas necesarias para MODELAR Y ESTRUCTURAR tus propios conjuntos de datos, preparándolos para análisis a gran escala que te ayudarán a TOMAR DECISIONES BASADAS EN DATOS.
CONCEPTOS:
Tipos de schemas en bases de datos: star schema y snowflake schema
Data warehousing: Estructura y conceptos clave
Star schema: Diseño, uso, ventajas y cuándo utilizarlo
Profundizaremos en el uso de las FUNCIONES MÁS AVANZADAS para llevar tus habilidades en SQL AL SIGUIENTE NIVEL.
Exploraremos cómo OPTIMIZAR nuestras consultas para que sean más EFICIENTES y RÁPIDAS, una habilidad crítica cuando trabajas con bases de datos muy grandes. Además, nos sumergiremos en TÉCNICAS DE ANÁLISIS COMPLEJO de datos, lo que te permitirá obtener INSIGHTS VALIOSOS y TOMAR DECISIONES BASADAS EN DATOS.
A lo largo de este módulo, utilizaremos ChatGPT para mejorar las consultas y resolver dudas complejas a través de TÉCNICAS DE PROMPTING.
Al finalizar este módulo, contarás con un DOMINIO AVANZADO de SQL y estarás listo para afrontar cualquier DESAFÍO de DATA ANALYTICS. Esto te permitirá responder a las PREGUNTAS MÁS AVANZADAS de la PRUEBA TÉCNICA del CASO DE USO REAL del módulo de SQL.
CONCEPTOS:
Manipulación de cadenas de texto: LENGTH, UPPER y LOWER
Manipulación de fechas: CURRENT_DATE y EXTRACT
Operadores avanzados: UNION, INTERSECT y EXCEPT
Window Functions: ROW_NUMBER, RANK, LAG y LEAD
Optimización de consultas: Mejores prácticas para optimizar el rendimiento de las consultas
Dominarás el uso de PYTHON en GOOGLE COLAB para realizar Análisis de Datos Avanzados, con el respaldo de herramientas de IA como ChatGPT.
Comenzarás sin conocimientos de PYTHON y, paso a paso, dominarás todos los conceptos clave, desde las bases del lenguaje hasta las LIBRERÍAS más potentes para MANIPULACIÓN y VISUALIZACIÓN DE DATOS.
Al finalizar el curso, tendrás la capacidad de llevar a cabo un ANÁLISIS DE DATOS COMPLETO, desde la limpieza y exploración de grandes volúmenes de datos hasta la extracción de INSIGHTS valiosos para la TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS.
Sigue el plan de estudios detallado a continuación.
En este segundo módulo del curso BIG DATA ANALYTICS & AI, aprenderemos el lenguaje de programación PYTHON, comenzando desde lo más básico hasta dominar sus funciones más avanzadas. El curso está diseñado para resolver un CASO DE USO REAL.
Comenzaremos con una introducción a Python y a sus fundamentos, comprendiendo su estructura básica y aprendiendo a crear variables y utilizar diferentes tipos de datos. Progresivamente, abordaremos las estructuras de control más utilizadas en Python, como IF-ELSE, FOR y WHILE, y el uso de funciones.
Aprenderás cómo manipular cadenas de texto y fechas, y a utilizar estructuras de datos avanzadas como diccionarios y listas.
Trabajarás con librerías de Python, como NumPy y Pandas, que son esenciales para la manipulación y análisis de datos.
Todo ello, potenciado con herramientas de IA, como Chat GPT, que te ayudarán a crear, revisar y optimizar tus códigos en Python. Así como ha resolver dudas que te puedan surgir, mediante TÉCNICAS de PROMPTING.
Al finalizar este módulo, tendrás una sólida base en Python y estarás list@ para resolver desafíos de DATA ANALYTICS de la vida real. A través del ciclo completo de un proyecto: desde la ingesta de datos, pasando por la limpieza y manipulación, preparando el DATASET y analizando el dato para mostrarlo en informes y visualizaciones para la toma de DECISIONES BASADAS EN DATOS.
Arrancaremos con PYTHON en GOOGLE COLAB, un poderoso entorno PROFESIONAL con capacidad de GPU, cuyo dominio nos permitirá ejecutar desde las tareas más básicas hasta el manejo de estructuras de control de alto nivel.
Adquiriremos los fundamentos de PYTHON y JUPYTER NOTEBOOKS, así como de creación de variables, manipulación de tipos de datos y gestión del flujo del programa mediante condicionales y bucles.
Al finalizar, dominarás los fundamentos de Python y estarás preparad@ para usarlo en la solución de DESAFÍOS REALES de ANÁLISIS DE DATOS.
CONCEPTOS:
Introducción a Python: lenguaje preferido en Data Analytics.
Configuración del entorno: instalación de Python y Jupyter notebooks en Google Colab.
Primeros pasos en Jupyter Notebooks: cómo funciona este entorno de trabajo.
Variables y tipos de datos en Python: números, strings, listas, diccionarios.
Estructuras de control: condicionales (if-else), bucle FOR, WHILE.
Funciones en Python: creación, parámetros y valores de retorno.
Utilizaremos LIBRERÍAS AVANZADAS de PYTHON como PANDAS y NUMPTY, para IDENTIFICAR Y RESOLVER PROBLEMAS en la limpieza e integración de los datos.
Aprenderemos a MANEJAR Y ANALIZAR columnas con datos vacíos y OUTLIERS, a identificar nuevos tipos de variables, a realizar FUSIONES entre tablas y aplicar diferentes tipos de JOIN.
Al finalizar, habrás adquirido la CAPACIDAD para ANALIZAR y MANIPULAR un conjunto de datos con EFICACIA, con un amplio conocimiento de cómo explorar, integrar y analizar nuevos tipos de datos.
CONCEPTOS:
LIBRERÍAS PANDAS Y NUMPY: Herramientas esenciales para la manipulación de datos en Python.
GESTIÓN DE COLUMNAS VACÍAS Y OUTLIERS: Resolver problemas de datos faltantes y atípicos.
MERGE ENTRE TABLAS: Integración de diferentes tablas para un mejor análisis.
TIPOS DE JOIN: INNER, LEFT, RIGHT: Combinación de datos desde múltiples tablas.
OPERACIONES: Filtrado, agrupación y ordenación de datos.
DICCIONARIOS: Creación de nuevas estructuras de datos.
IMPORTAR Y EXPORTAR DATOS: Leer y escribir datos en diferentes formatos.
Analizaremos una fase FUNDAMENTAL y CLAVE en la analítica DE DATOS con PYTHON, con el objetivo de adquirir HABILIDADES PRÁCTICAS AVANZADAS para una gestión y análisis de datos eficaz.
Aprenderás a RENOMBRAR columnas, gestionar VARIABLES CATEGÓRICAS, identificación de VARIABLES necesarias, tratamiento de VALORES VACÍOS y NULOS, creación de NUEVAS VARIABLES y manejo de datos de TIEMPO y FECHA.
Al finalizar, dominarás las TÉCNICAS DE LIMPIEZA, PREPARACIÓN y TRANSFORMACIÓN para la preparación de los datos de cualquier DATASET REAL.
CONCEPTOS:
PREPARATORIA DE DATOS: Entendiendo y manejo de esta stage crucial en el análisis de datos con Python.
RENOMBRADO DE COLUMNAS: Técnicas para ajustar nombres de columnas.
VARIABLES CATEGÓRICAS: Tratamiento de variables en formato categorías y estructuras de datos como listas y arrays.
ANÁLISIS DE VARIABLES: Relevancia y correlación de todas las variables del dataset.
TRATAMIENTO DE VALORES VACÍOS Y NULL: Desarrollo de estrategias para manejar datos NULL y atípicos.
CREACIÓN DE NUEVAS VARIABLES: Nuevas variables a partir del conjunto de datos existente o generando otras nuevas desde cero.
TRABAJAR CON DATOS DE FECHAS: Manipulación de variables de tiempo y fecha.
Nos centraremos en el ANÁLISIS DE DATOS y VISUALIZACIÓN con PYTHON, profundizando en técnicas y herramientas esenciales para examinar, interpretar, y presentar datos de manera eficaz.
Adquirirás HABILIDADES CLAVE de estadística, estudio de CORRELACIONES, VISUALIZACIÓN y GENERACIÓN DE INFORMES con los que enfrentarte a cualquier desafío de DATA ANALYTICS.
Al finalizar, dominarás las TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS de Python como un EXPERTO y serás capaz de GENERAR VISUALIZACIONES ATRACTIVAS que ayuden a la toma de decisiones basadas en datos.
CONCEPTOS:
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Media, mediana y moda.
CORRELACIONES: Análisis de las relaciones lineales entre distintas variables a través del cálculo de coeficientes de correlación.
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD E INTERVALOS DE CONFIANZA: Entender cómo se distribuyen las variables y sus intervalos de confianza.
GENERACIÓN DE INFORMES PARA RESOLVER LA PROBLEMÁTICA
LIBRERÍAS DE VISUALIZACIÓN: MATPLOTLIB Y SEABORN para la creación de gráficos de líneas, barras, sectores, densidad y mapas de calor.
Dominarás el uso de Power BI para realizar análisis de datos avanzados, con un ENFOQUE PRÁCTICO y APLICADO.
Aprenderás desde cero, hasta MANEJAR COMO UN EXPERTO todos los conceptos clave, desde la obtención y TRANSFORMACIÓN DE DATOS hasta la creación de VISUALIZACIONES IMPACTANTES y el uso de capacidades avanzadas como DAX y MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Al finalizar el curso, estarás capacitado para realizar un ANÁLISIS DE DATOS COMPLETO con Power BI, desde la carga y modelado de datos hasta la creación de INFORMES INTERACTIVOS AVANZADOS.
Sigue el plan de estudios detallado a continuación.
En este módulo del curso BIG DATA ANALYTICS & AI, te sumergirás en el uso de Power BI, aprendiendo desde los conceptos más básicos hasta dominar sus FUNCIONES AVANZADAS. El curso está diseñado para resolver un CASO DE USO REAL, centrado en el análisis de datos.
Comenzaremos con una introducción a Power BI y su INTERFAZ, comprendiendo cómo CARGAR y TRANSFORMAR datos de diversas fuentes. Progresivamente, nos adentraremos en el MODELADO DE DATOS, incluyendo la creación de modelos dimensionales y el uso de DAX para realizar CÁLCULOS COMPLEJOS y OPTIMIZAR ANÁLISIS.
Asimismo, conocerás las TÉCNICAS para CREAR VISUALIZACIONES IMPACTANTES, configurar informes interactivos y PERSONALIZAR DASHBOARDS. Aprenderás a utilizar HERRAMIENTAS AVANZADAS y a incorporar capacidades de INTELIGENCIA ARTIFICIAL en tus análisis, haciendo uso de Power BI Service para colaborar y compartir tus resultados.
Al finalizar el curso, serás un EXPERTO capacitado para REALIZAR UN ANÁLISIS DE DATOS completo y PROFESIONAL con Power BI, desde la carga y modelado de datos hasta la creación de INFORMES INTERACTIVOS.
Daremos los PRIMEROS PASOS para OBTENER y TRANSFORMAR datos en POWER BI, abordando desde la CARGA DE DATOS desde distintas fuentes (como ficheros planos, carpetas de archivos y bases de datos) hasta la limpieza y preparación de estos datos.
Aprenderás a PERFILAR DATOS, asignar tipos de datos correctamente, utilizar el panel de pasos aplicados, y REALIZAR OPERACIONES AVANZADAS como el tratamiento de filas y columnas, agrupación, reemplazo de valores, y combinación de consultas.
Al finalizar, SERÁS CAPAZ de obtener y transformar datos de manera EFICIENTE, asegurando que tus DATASETS sean LIMPIOS, PRECISOS y listos para el análisis en Power BI.
CARGA DE DATOS: Ficheros planos, carga múltiple desde una carpeta o conexión a una Base de Datos.
CONCEPTOS:
PERFIL DE DATOS: Detectar y corregir valores atípicos y faltantes.
ASIGNACIÓN DEL TIPO DE DATOS: Conversión y validación de tipos de datos como numéricos, texto y fechas.
PANEL DE PASOS APLICADOS: Seguimiento y edición de los pasos realizados en las transformaciones de datos.
TRATAMIENTO DE FILAS Y COLUMNAS: Técnicas para eliminar, editar y filtrar filas y columnas.
AGRUPAR DATOS: Agrupación de registros según criterios específicos para agregación de datos.
REEMPLAZAR VALORES: Modificación de valores erróneos o faltantes en el dataset.
COMBINACIÓN DE CONSULTAS: Unir diferentes consultas para consolidar información.
ANEXAR CONSULTAS: Unir datos de múltiples consultas.
ANULAR DINAMIZACIÓN DE COLUMNAS: Transformar columnas dinámicas en estáticas.
ELIMINAR DUPLICADOS: Eliminación de registros duplicados.
DUPLICACIÓN DE CONSULTAS: Crear copias de consultas para propósitos diversos.
CARGA DE DATOS AL MODELO: Importación y carga de datos en el modelo de Power BI para su análisis.
Aprenderemos sobre el MODELADO DE DATOS en Power BI, comenzando con los conceptos básicos de los modelos dimensionales, incluyendo TABLAS de hechos y dimensiones, granularidad y cardinalidad.
Te enseñaremos cómo crear TABLAS DE CALENDARIO, esenciales para análisis temporal.
Al finalizar este módulo, serás EXPERTO en CONSTRUIR y OPTIMIZAR modelos de datos en POWER BI, permitiéndote ESTRUCTURAR tus datasets de manera que soporten ANÁLISIS COMPLEJOS y DETALLADOS.
CONCEPTOS:
MODELO DIMENSIONAL: Conceptos básicos del modelado dimensional en Power BI.
HECHOS Y DIMENSIONES: Estructura fundamental de los modelos dimensionales con hechos y dimensiones.
GRANULARIDAD Y CARDINALIDAD: Nivel de detalle en el modelado de datos y relaciones entre tablas.
CATEGORIZACIÓN Y ORDENACIÓN DE DATOS: Clasificación de datos y ordenación de columnas para un análisis eficiente.
TABLA DE CALENDARIO: Implementación de tablas de calendario para análisis temporal.
Analizaremos el uso de DAX (Data Analysis Expressions) en Power BI, explorando tanto los FUNDAMENTOS como APLICACIONES AVANZADAS a través del caso práctico real.
Aprenderás a DIFERENCIAR y UTILIZAR columnas calculadas y medidas, aplicar funciones de agregación como SUM, AVERAGE, COUNTROWS, MAX, MIN, COUNT y DISTINCTCOUNT, así como funciones iteradoras como SUMX, AVERAGEX, MAXX y RELATED, además de funciones lógicas como IF y SWITCH. También comprenderás los contextos de evaluación y cómo utilizar funciones de filtro y de inteligencia de tiempo.
Al finaliza, estarás capacitad@ para emplear DAX de manera EFICIENTE para realizar cálculos complejos y OPTIMIZAR tus análisis de datos en Power BI.
CONCEPTOS:
COLUMNAS CALCULADAS VS. MEDIDAS: Diferencias y usos de columnas calculadas y medidas.
FUNCIONES DE AGREGACIÓN: SUM, AVERAGE, COUNTROWS, MAX, MIN, COUNT Y DISTINCTCOUNT
FUNCIONES ITERADORAS: SUMX, AVERAGEX, MAXX y RELATED
FUNCIONES LÓGICAS: IF y SWITCH
CONTEXTO DE EVALUACIÓN: Contextos de filtro y fila en Power BI.
FUNCIONES DE FILTRO (CALCULATE): Filtrado avanzado de datos utilizando CALCULATE.
FUNCIONES DE INTELIGENCIA DE TIEMPO: Funciones para análisis temporal avanzados.
Exploraremos cómo CREAR VISUALIZACIONES efectivas y DASHBOARDS profesionales en Power BI.
Aprenderás a configurar páginas, añadir GRÁFICOS AVANZADOS, formatear ejes, utilizar MARCADORES y aplicar formato condicional, además de implementar segmentadores de datos y su sincronización, y configurar el PANEL DE FILTROS.
Al finalizar este módulo, serás capaz de DISEÑAR y PERSONALIZAR visualizaciones y paneles de control en Power BI DE MANERA PROFESIONAL, facilitando la comprensión y análisis de datos a través de representaciones visuales CLARAS y FUNCIONALES.
CONCEPTOS:
CONFIGURACIÓN DE PÁGINA: Definición y ajuste del layout y configuración inicial de la página del informe.
AÑADIR GRÁFICOS AL INFORME: Incorporación de gráficos como barras, líneas, áreas y gráficos avanzados.
FORMATO DE LOS EJES: Personalización y ajuste de los ejes en los gráficos.
MARCADORES: Uso de marcadores para navegación dinámica entre diferentes vistas y estados del informe.
FORMATO CONDICIONAL: Aplicación de reglas de formato condicional para resaltar datos específicos en los gráficos.
SEGMENTADORES DE DATOS: Implementación y uso de segmentadores para filtrar datos específicos en el informe.
SINCRONIZACIÓN DE SEGMENTADORES: Sincronización de segmentadores entre páginas del informe para coherencia en el filtrado.
PANEL DE FILTROS: Uso y configuración del panel de filtros para refinar y controlar los datos mostrados en los gráficos.
Exploraremos POWER BI SERVICE, desde su concepto básico hasta su USO AVANZADO y ADMINISTRACIÓN.
Comenzarás comprendiendo qué es Power BI Service y cómo crear una cuenta y GESTIONAR LICENCIAS. Posteriormente, explorarás las FUNCIONALIDADES AVANZADAS de Power BI Service, incluidas las ÁREAS DE TRABAJO y los ROLES respectivos dentro de estas áreas.
Al finaliza, serás capaz de utilizar Power BI Service para COLABORAR en proyectos de análisis de datos, GESTIONAR permisos y OPTIMIZAR la distribución de REPORTES y DASHBOARDS dentro de tu organización.
CONCEPTOS:
REGISTRO DE CUENTA NUEVA: Procedimiento para registrar una cuenta
LICENCIAS DE POWER BI: Gestión las licencias de Power BI.
EXPLORANDO POWER BI SERVICE: Navegación y exploración de las funcionalidades y características de Power BI Service.
ÁREAS DE TRABAJO: Concepto y gestión de áreas de trabajo para organizar y colaborar en proyectos.
ROLES DE ÁREA DE TRABAJO: Definición y asignación de roles dentro de las áreas de trabajo para gestionar permisos y responsabilidades.
Analizaremos cómo INTEGRAR y UTILIZAR capacidades de INTELIGENCIA ARTIFICIAL dentro de Power BI, como los objetos visuales nativos de IA y COPILOT.
Aprenderás a PREPARAR DATOS para MODELOS DE IA, crear nuevos campos calculados UTILIZANDO IA, aplicar TENDENCIAS y PREDICCIONES, y familiarizarte con los modelos de IA incorporados, incluyendo aplicaciones como ANÁLISIS DE SENTIMIENTO y CLASIFICACIÓN DE TEXTO. Además, veremos cómo DETECTAR PATRONES de datos utilizando MODELOS PREENTRENADOS.
Al finalizar este módulo, serás capaz de aprovechar las HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL en Power BI para REALIZAR ANÁLISIS AVANZADOS y PREDICTIVOS, mejorando significativamente la toma de DECISIONES BASADAS EN DATOS.
CONCEPTOS:
USO DE OBJETOS VISUALES DE IA (NATIVAS): Implementación de visualizaciones nativas con capacidades de inteligencia artificial en Power BI.
COPILOT (NATIVA): Utilización de Copilot, una función asistida por IA, para apoyar el análisis y la creación de informes.
PREPARACIÓN DE DATOS PARA MODELOS DE IA: Limpieza y procesamiento de datos para su uso en modelos de inteligencia artificial.
CREACIÓN DE NUEVOS CAMPOS CALCULADOS UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Generación de nuevas métricas y campos mediante algoritmos de inteligencia artificial.
APLICACIÓN DE TENDENCIAS Y PREDICCIONES CON IA: Uso de inteligencia artificial para realizar análisis predictivo y detectar tendencias en los datos.
MODELOS DE IA INCORPORADOS: Familiarización con modelos de inteligencia artificial preconfigurados en Power BI.
MODELOS DE ANÁLISIS DE SENTIMIENTO Y CLASIFICACIÓN DE TEXTO: Implementación de modelos para el análisis de sentimiento y clasificación de texto.
DETECCIÓN DE PATRONES DE DATOS CON MODELOS PREENTRENADOS: Utilización de modelos de IA preentrenados para identificar patrones complejos en conjuntos de datos.
Dominarás la INGENIERÍA DE PROMPTS para interactuar EFICAZMENTE con modelos LLMs.
Comenzarás con conceptos clave como TOKENS, EMBEDDINGS y TEMPERATURE. A medida que avances, te familiarizarás con la ESTRUCTURA de un PROMPT EFECTIVO y descubrirás TÉCNICAS de ingeniería de prompts, como FEW-SHOT LEARNING, CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING y SELF-CONSISTENCY
Al finalizar el curso, aplicarás PROMPT ENGINEERING de manera PROFESIONAL.
Sigue el plan de estudios detallado a continuación.
En este cuarto módulo del curso BIG DATA ANALYTICS & AI, nos introduciremos en el concepto de PROMPT ENGINEERING, desde la estructura de un prompt efectivo hasta técnicas avanzadas.
Comenzarás con una introducción a los FUNDAMENTOS de los modelos de lenguaje, comprendiendo cómo funcionan los LLMs y conceptos clave como TOKENS, EMBEDDINGS y TEMPERATURE. A medida que avances, te familiarizarás con la ESTRUCTURA de un PROMPT EFECTIVO, aprendiendo sobre la estructura que incluye contexto, instrucción y entrada, así como la importancia de la claridad y especificidad en la construcción de prompts.
Descubrirás TÉCNICAS AVANZADAS de ingeniería de prompts, como FEW-SHOT LEARNING, CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING y SELF-CONSISTENCY, así como la OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS a través de la ITERACIÓN y REFINAMIENTO, y A/B TESTING para evaluar la efectividad de tus prompts.
Al finalizar el módulo, estarás capacitado para aplicar la ingeniería de prompts en el análisis de datos, incluyendo la GENERACIÓN DE CÓDIGO para análisis, la INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS y la CREACIÓN DE AUTOMATIZACIONES.
Exploraremos los fundamentos de los MODELOS DE LENGUAJE con una explicación de cómo funcionan los LLMs (Large Language Models).
Aprenderás sobre TOKENS, EMBEDDINGS, TEMPERATURE, entre otros conceptos clave.
Serás capaz de entender la operativa de los LLMs y cómo se aplican estos conceptos en la CREACIÓN DE PROMPTS.
Estudiaremos la ESTRUCTURA de un PROMPT EFECTIVO, incluyendo el CONTEXTO, la INSTRUCCIÓN y la ENTRADA, la importancia de la CLARIDAD y ESPECIFICIDAD.
Aprenderás a IDENTIFICAR y CONSTRUIR prompts BIEN ESTRUCTURADOS, con ejemplos reales para comprobar su efectividad.
Al terminar, serás capaz de crear PROMPTS EFECTIVOS para el ANÁLISIS DE DATOS.
Investigaremos TÉCNICAS AVANZADAS de ingeniería de prompt, como FEW-SHOT LEARNING, CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING y SELF-CONSISTENCY.
Aprenderás cómo aplicar dichas técnicas con INSTRUCCIONES PASO A PASO para mejorar la PRECISIÓN y EFECTIVIDAD de tus prompts.
Al terminar, aplicarás estas técnicas para OPTIMIZAR la INTERACCIÓN con modelos de lenguaje.
Revisaremos ESTRATEGIAS para la ITERACIÓN y REFINAMIENTO de prompts, incluyendo A/B testing y el uso de métricas de evaluación.
Aprenderás a MEJORAR y PERFECCIONAR los prompts a través de un proceso continuo de OPTIMIZACIÓN.
Al finalizar, implementarás TÁCTICAS DE OPTIMIZACIÓN para obtener RESULTADOS más PRECISOS y ÚTILES en tus consultas.
Exploraremos APLICACIONES PRÁCTICAS de la INGENIERÍA DE PROMPTS en el análisis de datos, incluyendo la generación de código para análisis, la interpretación de resultados, y la creación de reportes automatizados.
Aprenderás cómo utilizar prompts en CONTEXTOS ESPECÍFICOS y PRÁCTICOS de análisis de datos.
Serás capaz de aplicar PROMPT ENGINEERING para mejorar tus procesos de análisis y reportes automatizados EN CASOS REALES, incrementando la eficiencia y precisión de tu trabajo.
Dominarás el uso de ChatGPT para realizar ANÁLISIS DE DATOS AVANZADOS.
Manejarás la INTERFAZ de ChatGPT y el ACCESO a la API, para realizar TODAS LAS ETAPAS DE UN PROYECTO REAL: limpieza y preparación de datos, análisis exploratorio y estadístico, y la interpretación de resultados.
Adquirirás habilidades para AUTOMATIZAR TAREAS con la API de ChatGPT, OPTIMIZANDO FLUJOS DE TRABAJO y facilitando ANÁLISIS COMPLEJOS de grandes volúmenes de datos.
Al finalizar el curso, estarás capacitado para realizar un ANÁLISIS DE DATOS COMPLETO con ChatGPT y desarrollar la EJECUCIÓN DE PROYECTOS REALES aplicando la INTELIGENCIA ARTIFICIAL en el análisis de datos.
Sigue el plan de estudios detallado a continuación.
En este módulo del curso BIG DATA ANALYTICS & AI, te sumergirás en el uso de ChatGPT, aprendiendo desde los conceptos más básicos hasta dominar sus FUNCIONES AVANZADAS en el ANÁLISIS DE DATOS. El curso está diseñado para resolver un CASO DE USO REAL.
Comenzaremos con una INTRODUCCIÓN a ChatGPT y su INTERFAZ, comprendiendo cómo ACCEDER a la API y utilizar Python para resolver problemas de análisis de datos. Progresivamente, nos adentraremos en la EXPLORACIÓN y COMPRENSIÓN del conjunto de datos, incluyendo la importación de datos, estadísticas descriptivas y la identificación de valores faltantes y atípicos.
Asimismo, aprenderás sobre la LIMPIEZA DE DATOS con ChatGPT, AUTOMATIZANDO el manejo de inconsistencias y transformando datos desordenados en datasets listos para análisis. Conocerás el uso de la API de ChatGPT para la PREPARACIÓN DE DATOS, realizando AUTOMATIZACIÓN de tareas repetitivas y OPTIMIZANDO flujos de trabajo.
Avanzaremos hacia el ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA) usando ChatGPT, donde generarás INSIGHTS a partir de visualizaciones y analizarás tendencias clave. También abordaremos el ANÁLISIS ESTADÍSTICO, comprendiendo conceptos fundamentales como media, mediana y moda, y realizando pruebas estadísticas para INTERPRETAR RESULTADOS en el contexto del caso de estudio.
Al finalizar el curso, serás un EXPERTO en el uso de ChatGPT para ANÁLISIS DE DATOS, capaz de llevar a cabo un ANÁLISIS COMPLETO y PROFESIONAL desde la carga y limpieza de datos hasta el análisis exploratorio y la interpretación de resultados, incluyendo un proyecto final para consolidar todo lo aprendido.
Daremos los PRIMEROS PASOS en el manejo de ChatGPT y sus CAPACIDADES EN EL ANÁLISIS DE DATOS.
Aprenderás a utilizar las herramientas necesarias, como la INTERFAZ DE ChatGPT, ACCESO A LA API, y PYTHON para resolver un caso de uso real.
Al finalizar, estarás preparad@ para realizar el ANÁLISIS DE DATOS de un caso de uso real aplicando las CAPACIDADES de Chat GPT de manera efectiva y eficiente.
Aprenderemos a EXPLORAR y ENTENDER un DATASET, enfocándonos en la carga de datos y AUTOMATIZACIÓN del proceso de limpieza de datos con la ASISTENCIA DE CHAT GPT.
Serás capaz de IDENTIFICAR tipos de datos, columnas, ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS, valores faltantes y atípicos, inconsistencias, así como a ESTANDARIZAR FORMATOS y renombrar columnas.
Al finalizar, TRANSFORMARÁS datos desordenados en datasets listos para ANALIZARLOS CON CHATGPT.
Exploraremos el USO PRÁCTICO de la API de ChatGPT para AUTOMATIZAR TAREAS de preparación de datos.
Aprenderás a CONFIGRAR EL ENTORNO, ESCRIBIR SCRIPTS en Python, y llamar a la API de ChatGPT para la limpieza y formateo de datos.
Al terminar, AUTOMATIZARÁS TAREAS REPETITIVAS utilizando la API de ChatGPT, MEJORANDO TU PRODUCTIVIDAD.
Realizaremos un ANÁLISIS EXPLORATORIO profundo usando ChatGPT.
Pedirás a ChatGPT que SUGIERA VISUALIZACIONES y ANALICE TENDENCIAS, generando INSIGHTS a partir de los datos visualizados con herramientas como MATPLOTLIB y SEABORN.
Al finalizar, serás capaz de INTERPRETAR las TENDENCIAS CLAVE y COMPRENDER el rol de ChatGPT en el soporte del EDA.
Realizaremos PRUEBAS ESTADÍSTICAS y la INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS con la guía de ChatGPT.
MANEJARÁS conceptos estadísticos clave como la MEDIA, MEDIANA o MODA, y cómo aplicar estas métricas para RESUMIR y ENTENDER los datos usando Chat GPT.
Al terminar, SERÁS CAPAZ DE INTERPRETAR los resultados en el CONTEXTO DEL CASO DE ESTUDIO, discerniendo qué significan en términos prácticos y su IMPACTO EN LA TOMA DE DECISIONES
Nos centraremos en CÓMO AUTOMATIZAR FLUJOS DE TRABAJO y DESPLEGAR MODELOS usando la API de ChatGPT.
Desarrollarás un PIPELINE AUTOMATIZADO para análisis de datos, así como OPCIONES DE DESPLIEGUE e INTEGRACIÓN de la API en flujos de trabajo más grandes.
Al finalizar, estarás capacitado para ESCALAR PROYECTOS de ANÁLISIS DE DATOS utilizando la API de ChatGPT.
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INCLUYE:
Nuestro curso Big Data Analytics & AI está preparado para que cualquier persona, sin conocimientos previos de la temática ni ninguna titulación oficial de grado o licenciatura pueda seguirlos, ya que incluye todo el material para seguir las clases desde cero.
Además está estructurado en vídeos de corta duración, para que cada uno pueda realizarlo a su ritmo.
Dependerá de tu nivel. El curso está pensado para dedicar 10 horas semanales durante 9-12 semanas.
Pero siempre a tu ritmo! y podrás organizarte para ir aprendiendo con cada módulo.
Por supuesto! Todos los módulos tienen ejercicios y videos en los que irás aprendiendo todo lo necesario mientras vas practicando.
La diferencia con otros cursos data analytics o bootcamp análisis de datos es que estarás realizando prácticas y ejercicios desde el primer día, con material descargable, para que puedas ir construyendo tu portfolio.
Todo el máster está en una plataforma digital, por lo que necesitarás un ordenador e internet.
Si la conexión te falla, no te preocupes, podrás visualizar los videos tantas veces como quieras durante el curso.
No, tendrás test al terminar cada módulo que te servirán para reforzar lo aprendido.
Nuestra metodología está basada en el aprendizaje continuo mediante la práctica.
Un analista de datos es un profesional que recopila, procesa y realiza análisis de grandes conjuntos de datos.
Los analistas de datos se especializan en extraer la información de los datos para ayudar a tomar decisiones inteligentes.
Un analista de datos también se conoce como Data Analyst, Data Analytics o Big Data Analyst.
Existe multitud de nomenclaturas en función del sector, pero los más comunes son:
Analista de negocio o Business Data Analyst
Analista de marketing o Marketing Data Analyst
Analista de producto o Product Data Analyst
Big Data Analyst
Analista financiero o Financial Data Analyst
Los analistas de datos recopilan, organizan y analizan datos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.
Se apoyan en herramientas como SQL, Python, Power BI o Chat GPT.
Utilizan sus habilidades en matemáticas y estadística para encontrar tendencias e ideas en conjuntos de datos y luego comunican sus hallazgos a los tomadores de decisiones.
No es necesario una carrera universitaria , convertirse en analista de datos significa manejar herramientas que te permitan hacer análisis de los datos.
Con los conocimientos adquiridos en este curso Big Data Analytics & AI sobre bases de datos, programación y visualización de datos estarás preparad@ para bucear en los datos de cualquier empresa y encontrar insights valiosos.
Según LinkedIn, la profesión de analista de datos es una de las profesiones emergentes más importantes del futuro, sobre todo porque las empresas necesitarán de profesionales que interpreten toda la información que generarán los más de 40 000 millones de dispositivos que estarán conectados a internet en el año 2025.
Por ello los cursos de análisis de datos o bootcamp data analytics con un enfoque práctico son la mejor opción para adquirir todas las habilidades que necesitas.
Un analista de datos con 5 años de experiencia percibe un sueldo promedio de 50.000 euros brutos anuales.
Los analistas junior comienzan en torno a 35.000 euros brutos anuales, y pueden llegar a cifras por encima de 80.000 euros brutos anuales.
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