Propedéutico Análisis de Datos

Tecnológico Nacional de México

Inscripción cerrada

Acerca de este curso propedéutico

En este curso te familiarizarás con los conceptos esenciales del análisis de datos; comprenderás qué son los conjuntos de datos y cómo se clasifican las variables, hasta distinguir entre modelos descriptivos y predictivos. Además conocerás las metodologías y tecnologías más empleadas en este campo, lo que te permitirá tener una visión general del proceso de análisis y de su importancia en la toma de decisiones.

Identificarás las bases de Python y su papel en el trabajo con datos, revisando conceptos como tipos de datos, estructuras de control, funciones y una introducción a SQL. Reconocerás la función de las bibliotecas en Python, así como los elementos fundamentales de la estadística descriptiva, inferencial y del análisis exploratorio de datos, hasta llegar al proceso de visualización e interpretación de información.

Este curso te brindará las bases necesarias para comenzar a interpretar información de manera clara y fundamentada. ¡Mucho éxito en tu aprendizaje!

Fin de aprendizaje general del curso

Identificar los fundamentos esenciales del análisis de datos, mediante la comprensión de las bases matemáticas que lo sustentan y de los principios de programación con Python, para explorar, procesar, visualizar e interpretar información, con proactividad en la apropiación de nuevos conocimientos.

Estructura del curso

Evaluación y criterios de acreditación

Para acreditar el curso deberás cumplir con los siguientes criterios:

Sesiones Sincrónicas de Cursos Propedéuticos en Análisis de Datos impartidas por Docentes del Instituto Tecnológico de Orizaba

Día	Horario CDMX	Liga de clase sincrónica	Módulo	Temas
8 enero	13:00 - 15:00	Dirigir a la Sesión 1	Módulo 1. Introducción al análisis de datos.	1.1 Conceptos generales. 1.1.1 Conjuntos de datos, instancias y variables. 1.1.2 Modelo. 1.1.3 Modelos descriptivos. 1.1.4 Modelos predictivos.
9 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 2	Módulo 1. Introducción al análisis de datos.	1.2 Metodologías para el análisis de datos. 1.3 Tecnologías actuales.
12 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 3	Módulo 2. Python para Datos.	2.1 Tipos de datos. 2.2 Estructuras de control.
13 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 4	Módulo 2. Python para Datos.	2.3 Funciones. 2.4 Introducción a SQL.
14 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 5	Módulo 2. Python para Datos	2.5 Python para el análisis de datos. 2.6 Bibliotecas para análisis de datos. 2.6.1 Numpy. 2.6.2 Pandas. 2.6.3 Matplotlib. 2.6.4 Seaborn.
15 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 6	Módulo 3. Manipulación y estadística con Python	3.1 Estadística. 3.1.1 Estadística descriptiva. 3.1.1.1 Medidas de tendencia central. 3.1.1.2 Medidas de dispersión. 3.1.2 Estadística inferencial. 3.1.2.1 Correlación y regresión lineal simple.
16 enero	13:00-15:00	Dirigir a la Sesión 7	Módulo 3. Manipulación y estadística con Python	3.2 Análisis exploratorio de datos. 3.3 Visualización e interpretación.
17 enero	00:00 – 23:59	Evaluación		Ingresa al Curso.