Análisis de Datos con Python

Acerca del diplomado

El Diplomado de IPAPPG en Python para el Análisis de Datos es un programa de naturaleza teórico-práctica que te capacitará en el dominio del lenguaje de programación Python y su aplicación en el análisis. El programa está diseñado para que adquieras las herramientas de Data Science necesarias para la limpieza, transformación, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Al especializarte, serás capaz de utilizar librerías clave como Pandas y Matplotlib para generar inteligencia de negocios, automatizar tareas repetitivas y construir modelos que contribuyan a una toma de decisiones informada y eficiente.

¿Por qué especializarte en este diplomado?

Alto valor de certificación: Obtén un Diplomado de Especialización Universitario de 384 horas y 24 créditos, reconocido según la Ley Universitaria, que potencia tu legajo profesional.
Plana Docente Practitioner: Aprende directamente de profesionales con reconocida experiencia y trayectoria.
Validación y Seguridad: Tu diploma incluye un código QR verificable y es registrado ante la Universidad, asegurando la validez y el prestigio de tu formación.
Contenido de Alta Aplicabilidad: El temario cubre las 6 áreas clave de la gestión pública, desde el Planeamiento Estratégico hasta la Ética, preparándote para la realidad del Estado.
Acceso 24/7: Al ser un programa 100% grabado, puedes estudiar a tu propio ritmo, avanzando en los contenidos en el horario y lugar que prefieras.

¿Qué ganarías al terminar el diplomado?

Dominarás los fundamentos del lenguaje de programación Python y su sintaxis básica.
Serás capaz de usar librerías clave como Numpy para el manejo eficiente de datos numéricos.
Aprenderás a utilizar la librería Pandas para la limpieza, transformación y el análisis exploratorio de datos (EDA).
Implementarás la librería Matplotlib para la visualización avanzada y la creación de gráficos profesionales.
Podrás aplicar las técnicas de Data Science para la construcción de modelos estadísticos y predictivos.
Adquirirás la habilidad de automatizar tareas repetitivas en la gestión de datos.

100% Flexible: Estudia a tu propio ritmo sin horarios fijos, ya que la modalidad es E-learning Asíncrono.

Acceso 24/7: Visualiza las video-clases pre-grabadas en la plataforma virtual en el momento que desees.

Aplicación Práctica: Desarrolla casos y ejercicios que reflejan la realidad del sector público peruano, enfocados en la aplicación práctica de la norma.

Material de Apoyo: Recibirás documentos, normativas y presentaciones descargables para complementar tu aprendizaje.

Dirigido a

Profesionales que gestionan grandes volúmenes de datos y requieren automatizar procesos.

Analistas de datos y profesionales de TI que buscan aplicar Python para el Data Science en sus entidades.

Especialistas en áreas de planeamiento, presupuesto y monitoreo que necesiten optimizar la generación de reportes.

Público en general interesado en adquirir el dominio de Python para el análisis de datos.

Beneficios IPAPPG

Diplomado Universitario

Contamos con un dipoma de 384 horas lectivas y 24 créditos académicos, reconocido oficialmente por la Ley Universitaria.

Docentes Practitioners

Más de 50 profesionales activos que combinan experiencia académica con práctica en el sector público.

Certificación Veloz

Diplomados intensivos diseñados para obtener tu certificación en el menor tiempo posible.

Certificados que te respaldarán

Temario

Módulo 1
Introducción al análisis de datos

La era de los datos, evolución del valor de los datos.
Tipos de análisis de datos.
¿Que es Data Science? Aplicaciones y conceptos principales.
Casos de uso en el Sector Privado/Público.
Fases de un proyecto analítico, Herramientas y tecnologías más utilizadas.

Módulo 2
Fundamentos de programación con Python

Módulo 3
Estadística descriptiva para análisis de datos

Origen, definición y ramas de la estadística. Tipos de datos.
Medidas de tendencia de posición y dispersión. Asimetría y Curtosis.
Diagrama de Cajas, Correlación y Covarianza.
Caso de uso y avance del proyecto integrador.
Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas.

Módulo 4
Análisis exploratorio y visualización de datos

Definición y objetivos del análisis exploratorio.
Relaciones entre variables. Detección de outliers.
Manejo de datos. Análisis de valores atípicos. Detección de patrones.
Caso de uso y avance del proyecto integrador.
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.

Módulo 5
Preparación y transformación de datos

Módulo 6
Técnicas de balanceo de datos

Módulo 7
Machine Learning: Algoritmos no supervisados

Módulo 8
Machine Learning: Algoritmos supervisados clasificación

Entendiendo los métodos supervisados de clasificación.
Algoritmos de Clasificación Tradicionales: Árbol de decisión, Regresión Logística.
Algoritmos de Clasificación Ensamblados: Random Forest, XGBoost, Light GBM.
Comparación entre modelos.
Caso de uso y avance del proyecto integrador.

Módulo 9
Machine Learning: Algoritmos supervisados regresión

Entendiendo los métodos supervisados de clasificación.
Algoritmos de Regresión Tradicionales: Regresión Lineal y Múltiple, Lasso y Ridge.
Algoritmos de Regresión Ensamblados: Random Forest, XGBoost, Light GBM.
Comparación entre modelos.
Caso de uso y avance del proyecto integrador.

Módulo 10
Evaluación e implementación de modelos analíticos

Técnicas de validación de modelo.
Matriz de confusión, Accuracy, Precisión, Recall, F1 Score, R2, MAPE.
Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de decisiones.
Implementación de Modelos Analíticos.
Caso de uso y presentación del proyecto integrador.

Docentes practitioners

Carla Gallardo Peralta

Ingeniera especialista en el campo de análisis de datos. Analista Advanced Analytics en Fintonic. Trabajó como Data Scientist en Enel Chile.

Más de 50mil alumnos nos recomiendan

"Ha servido para adquirir más conocimientos, el mismo que comparto e imparto con mis familiares y alumnos."

Jose Antonio Sanchez Sillau

"Todo lo aprendido me va ayudar a desarrollar mejor mi trabajo."

Sandra Shirley Grillo Castillo

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo inicia un diplomado y cuándo termina?

El inicio es inmediato, la permanencia en el aula virtual será de un año.
¿Cómo descargar mi certificado?

Una vez desarrollado su examen final, la descarga de su certificado digital es automática desde su aula virtual y gratuita.
¿Cuántos exámenes hay para obtener el diploma y cuál es la nota mínima aprobatoria?

Solo hay 1 examen final y la cantidad de veces por rendir el examen es ilimitada en el aula virtual, asimismo la nota mínima aprobatoria es 13.
¿Cuánto tiempo demora la emisión del certificado?
- El certificado del programa grabado es automático; se emite en el aula virtual apenas apruebe el examen.
- Si desea el certificado de la Universidad Nacional de San Luis Gonzaga (UNICA), demora 20 días hábiles desde que solicita formalmente al área de coordinación académica, adjuntando voucher de pago.
¿Cuántas veces puedo rendir el examen?

De forma ilimitada.
¿Por cuánto tiempo tengo acceso en el aula virtual?

El acceso al aula virtual es por 1 año
¿Puedo consultar alguna duda al docente?

Sí, pero esa duda o pregunta debe ser primero enviada por correo electrónico al personal de coordinación académica, luego el personal se la compartirá al docente. Al final nuestro personal le compartirá la respuesta al alumno mediante el correo.