Temario del curso
Parte 1: Fundamentos de Python para Análisis (3.5 Horas)
· Módulo 1: El panorama del análisis (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 fácil ya que no requiere instalación pero necesita una conexión a internet más robusta.
Si es posible, los participantes pueden instalar Jupyter Notebooks para una experiencia más fluida.
· Módulo 2: Los bloques de construcción de los datos (60 min)
o Variables, tipos de datos (Strings, Integers, Floats) 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 industrial para manipulación de datos.
o Práctica: Carga de un archivo CSV, filtrado de datos y cálculo de estadísticas básicas.
Parte 2: Análisis Empresarial Introductorio (2.0 Horas)
· Módulo 4: La mentalidad del análisis: Comprensión del marco "Preguntar-Analizar-Actuar". Cómo definir preguntas empresariales que los datos puedan 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 resultados: Principios de narrativa con datos: convertir salida técnica en recomendaciones ejecutivas.
Requerimientos
- Comprensión del análisis de datos
- Experiencia con 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
