Herramientas Data Science.
Python + SQL Server + Power BI, 15 semanas.
¿Para quién es este curso?
Para alumnos que quieran aprenderán desde cero 3 programas altamente demandados en el mercado laboral, Power BI, Python y SQL Server , creando sus primeras bases de datos en SQL Server, aprender desde cero Python para realizar sus primeras automatizaciones, y crearan paneles de visualización utilizando Power BI. Estas herramientas son altamente demandadas en el mercado laboral, la transformación digital se hace necesaria en cada empresa y cada funcionario puede aportar.
La metodología de clases se basa 100% en la experiencia real laboral de cada profesor de ProgramBI, ya que son expertos en análisis masivos de datos en grandes empresas nacionales e internacionales.
El curso esta orientado para personas administrativas, analistas de datos, ingenieros civiles, matemáticos estadísticos, comerciales, financieros, contadores, etc. incluso personas que necesiten comenzar con especialización en data science, machine learning, big data.
I – SQL Server de 5 semanas.
Dentro de este curso de SQL Server, podrás aprender a crear una base de datos desde cero, crear tablas en donde podrás administrar miles y millones de registros, además crear cruces entre tablas, agrupaciones de datos, creación de reportes y procesos automáticos. Transformación y carga de datos desde planillas Excel, archivos planos, XML, Access. Creación de consultas de selección, con el uso de datos reales.
1 Introducción a SQL
1.1 Introducción a las bases de datos
1.2 Instalación de DBMS en máquina local
1.3 Tablas
1.4 Tipos de Datos
1.5 Declaraciones DDL
1.6 Inserción de registros y populating
1.7 Consultas en SQL
1.8 Condicionales en cláusula WHERE
1.9 Comando ORDER BY
1.10 Comando DISTINCT
2 Wildcards a las Vistas
2.1 Wildcards o patrones
2.2 Cláusula GROUP BY y funciones
2.3 Llave primaria y campo autoincremental
2.4 Borrar y actualizar registros
2.5 Declaración de Variables y Funciones
2.6 Condicionales usando CASE-WHEN
2.7 Introducción a las Vistas
3 Subquerys, Tablas Temporales y Consultas de cruce
3.1 Subconsultas
3.2 Tablas Temporales
3.3 Llaves Foráneas
3.4 Consultas de Cruce
3.5 Unión de querys
3.6 Taller aplicado.
4 Comenzando el nivel intermedio
4.1 Funciones Tabulares y Multisentencia
4.2 Triggers
4.3 Ejecución y Programación en SQL
4.4 Cursores
4.5 Ingesta de datos desde código
5 Funciones específicas
5.1 Comandos de conversión e IIF
5.2 Funciones de Texto/Fecha
5.3 Instrucciones Dinámicas
5.4 Consultando al esquema
5.5 Tablas dinámicas
6 Taller final aplicado y evaluado.
II- Power BI 5 semenas.
Partes desde cero el curso.
Módulo 1: Data, Presentaciones
-Importación de Datos
-Tratamiento de Datos
-Creando columnas calculadas adicionales
-Creando Relaciones
-Gráfico inicial Ventas por Fecha
-Drill Down
-Agregando Nuevos registros al Origen
Módulo 2: Visualizaciones
-Tabla de Datos
-Matriz
-Formato Condicional
-Visualización Segmentador de Datos (Normal y Fecha)
-Filtros a Nivel Página/Archivo
-Gráficos de Torta/Anillos
-Treemap
Módulo 3: Más Herramientas
-Tarjetas
-Cuadro de Texto
-Importar Imágenes
-Botones
-Personalizando Fondos
-Personalizando Colores
-Ahondando en Jerarquías, creando nuevos niveles
(Semestre, Hora)
-Top 3
-Creando y administrando Tootltips
-Enter Data
-Editando información para uso de Mapas
-Visualizaciones de Mapas
Módulo 4: Clase Aplicada
-Importación por Carpetas
-Tabla Calendario
-Crear reporte de stock en el tiempo
-Uso de Métricas en DAX
-Explicación de Filtros y Contextos (uso de fórmulas ALL, ALLSELECTED)
Módulo 5: Power BI Service
-Presentación del portal
-Publicando a la Web
+Licencia Gratuita
-Hacer un reporte Público
+Licencia Pro / Premium
-Creando Nuevas Áreas
-Administrando Áreas
-Programando Actualizaciones
-Personal Gateway
-Creando Paneles
-Suscripciones
-Programando Roles de Seguridad
Módulo 6: Taller aplicado.
III – Python 5 semanas
pandas: para los archivos que se tratan: xlsx,csv, txt, también para el cruce de información, lectura de bases de datos, lecturas de webs, entre otros us
numpy: Para crear matriz y vectores
matplotlib: para hacer gráficos de plot, histogramas, y algunas variantes
Request: para descargar páginas webs
Beatifulsoup: para analizar las páginas web en versión html, y luego buscar bloques específicos, el uso final es poder descargar información de la web haciendo web scrapping
datetime: tratamiento de fechas
Win32com: interacción con la aplicación microsoft outlook para mandar el correo automático
openpyxl: para editar excels
xlwings: para editar excel con ciertas ventajas sobre openpyxl
pyodbc: utilizada para las conexiones con la base de datos en sql serverLa idea central del curso es que los alumnos puedan entender automatizar labores diarias.
Taller práctico con evaluación.
OTROS CURSOS: POWER BI – SQL SERVER – HERRAMIENTAS DATA SCIENCE – MACHINE LEARNING – PYTHON – BIG DATA
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