
Sobre el curso
En este curso aprenderás a programar en Python desde cero, uno de los lenguajes más versátiles y demandados en la industria tecnológica. Además, conocerás su aplicación en automatización, análisis de datos, desarrollo web y más.
Finalmente, se brindará al estudiante una base sólida para desarrollar soluciones eficientes, mejorando la productividad y el manejo de la información.

¿Qué aprenderás con nuestro curso de Python?
La era de los datos, evolución del valor de los datos.
Tipos de análisis de datos.
¿Que es Data Science? Aplicaciones y conceptos principales.
Definición de la variable de estudio o target.
Fases de un proyecto analítico.
Herramientas y tecnologías más utilizadas.
Definición y manejo de variables.
Uso y manejo del ambiente Python en Google Colab.
Funciones y estructuras iterativas.
Manipulación de datos con Pandas.
Caso práctico.
Origen, definición y ramas de la estadística.
Tipos de datos (Cualitativos y cuantitativos).
Medidas de tendencia de posición (tendencia central y no central) y dispersión.
Diagrama de Cajas, Correlación y Covarianza.
Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas.
Caso práctico.
Definición y objetivos del análisis exploratorio.
Relaciones entre variables. Detección de outliers.
Manejo de datos. Análisis de valores atípicos. Detección de patrones.
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
Caso práctico.
Manejo y limpieza de datos.
Técnicas de tratamiento mediante funciones lineales y no lineales.
Generación de nuevas variables adecuadas al negocio.
Imputación de datos mediante técnicas univariados y multivariadas.
Caso práctico.
Definición e Importancia.
Agrupación y Reducción de Dimensiones.
Muestreo. Partición train-test-validación.
Técnicas estadísticas: K Means, DB Scan, PCA.
Técnicas de balanceo de datos: Undersampling, Oversampling, SMOTE
Entendiendo los métodos supervisados.
Algoritmos de Clasificación: Árbol de decisión, Regresión Logística,
Random Forest, SVM, XGBoost, Light GBM.
Algoritmos de Regresión: Regresión Lineal y Múltiple, Random
Forest, SVM, Rige, Lasso.
Comparación entre modelos .
Técnicas de validación de modelo.
Matriz de confusión, Accuracy, Precisión, Recall, F1 Score.
Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de decisiones.
KPI’s de Negocio.
Implementación de Modelos Analíticos.
Taller de presentaciones efectivas.
¿Por qué Nextech?

Descubre la experiencia de nuestros alumnos que
han confiado en la metodología Velotek

Preguntas frecuentes
No es necesario tener conocimientos previos para la mayoría de nuestros cursos. En Nextech, ofrecemos
programas diseñados tanto para principiantes como para aquellos con experiencia previa. Nuestros
cursos comienzan desde los fundamentos, asegurando que todos los estudiantes adquieran una base sólida
antes de avanzar a temas más complejos.
Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, PeopleCert, CertiProf, Project Management Institu-
te, Microsoft Partner Network, IBM ® Partner World y la Camara de comercio de lima.
Nuestros certificados digitales están respaldados por un código internacionalmente reconocido, lo que asegura
su validez y aceptación a nivel global. asegurando que cada certificado pueda ser verificado fácilmente
por cualquier entidad que utilice estándares internacionales
Nextech se distingue por ofrecer una educación de alta calidad con un enfoque práctico y actualizado. Contamos
con instructores certificados y con amplia experiencia en la industria. Además, nuestros cursos están diseñados para que
los estudiantes adquieran habilidades reales y aplicables en el mercado laboral actual, asegurando una experiencia de
aprendizaje efectiva y relevante.
Sí, es 100% seguro. Contamos con la certificación SSL® Verified, que garantiza una protección de datos robusta
y confiable a nivel mundial. Esta certificación asegura que todas las transacciones y datos estén protegidos
con los más altos estándares de seguridad.