INFORMACIÓN
Fechas:
5, 12, 19 y 20 de agosto
2, 9, 16, 23 y 30 de septiembre
7 de octubre
Horario: 6:00 p.m. a 9:00 p.m. (hora Centroamérica)
Modalidad: Virtual por la Plataforma Microsoft Teams
Duración: se reconocen 30 horas CPE.
Costos:
$200 + 2 % IVA asociados IIA al día con su membresía.
$300 + 2% IVA público general.
DIRIGIDO A:
Dirigido a profesionales del ámbito de las ciencias económicas —administradores, auditores, financistas, especialistas en recursos humanos, mercadólogos, entre otros— interesados en adquirir los fundamentos de la analítica y la ciencia de datos. El objetivo es proporcionarles las herramientas necesarias para impulsar la transformación de sus organizaciones hacia un nuevo nivel de competitividad y eficiencia, convirtiéndolas en auténticas organizaciones “data-driven”.
OBJETIVO GENERAL:
Brindar a los participantes los conocimientos fundamentales de Python aplicados al análisis de datos, de manera que puedan utilizar este lenguaje para manipular información proveniente de diversas fuentes, realizar procesos de exploración y transformación de datos, y generar visualizaciones que apoyen la toma de decisiones en el ámbito de las ciencias económicas.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
- Conocer el entorno de programación Python y comprender su importancia en la analítica de datos.
- Identificar y utilizar los principales IDE empleados en proyectos de análisis de datos con Python (Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code, entre otros).
- Aplicar procesos básicos de ETL (Extract, Transform, Load) conectándose a diferentes fuentes de datos: bases de datos SQLite, archivos planos, CSV y Excel.
- Comprender los fundamentos del análisis exploratorio de datos (EDA) para detectar patrones, inconsistencias y tendencias en conjuntos de información.
- Manejar las principales librerías de Python para visualización de datos (Matplotlib, Seaborn, entre otras) y generar gráficos que faciliten la interpretación de resultados.
CONTENIDO:
Semana 1: Introducción a Python : Conociendo el entorno de programación.
- Conceptos básicos de Python.
- Conocer los diferentes IDE para programación en Python
- Introducción al lenguaje de programación Python.
- Definición de variables y números
- Conversión
Semana 2: Manejo de archivos y base datos.
- Colecciones de datos:
1. Listas
2. Tuplas
3. Conjuntos
4. Diccionarios - Ejemplos prácticos
Semana 3: Bases de datos y fundamentos para el análisis de datos.
- Manejo de cadenas de texto
- Manejo de operadores: operadores aritméticos, de asignación, de comparación, lógicos, de identidad y de pertenencia.
- Condiciones if..
- Bucles for
- Bucles while
- Ejemplos prácticos
Semana 4: Análisis estadísticos en Python.
- Uso de funciones para la automatización de procesos
- Uso de funciones lambda
- Uso de las funciones sobre los jupyter notebooks
- Ejemplos prácticos
Semana 5: Uso de la librería Numpy.
- Uso de la librería Pandas
- Manejo de archivos tipo json/xml
- Ejemplos prácticos
Semana 6: Usos de los DataFrames
- Ejemplos prácticos de extracción de datos sobre los diferentes formatos
- Ejemplos prácticos
Semana 7: Conexión a bases de datos con Python
- Introducción al lenguaje de consultas SQL.
- Ejemplos prácticos
Semana 8: Generación de consultas SQL desde Python
- Ejemplos prácticos
Semana 9: Limpieza y transformación de datos.
- Generación de casos práctico
Semana 10: Generación de casos prácticos en análisis EDA.
- Generación de casos prácticos en análisis EDA.
Facilitador: Ing. David Quirós Tencio
Ingeniero en Sistemas, con una licenciatura en gestión de la calidad del software y con especializaciones en las áreas de Big Data, Business Intelligence, y Machine Learning.
Cuenta con más de 12 años de experiencia en sistemas bancarios participando en importantes proyectos para empresas como lo son Banco Popular, ICE, JASEC, entre otros, desempeñando funciones como analista de sistemas, consultor de bases de datos, líder de proyectos y actualmente como gerente de proyectos para la empres Novacomp. Poseo experiencia en base de datos Oracle, SQL Server, MongoDB, RedisDB, Cassandra, lenguajes de programación Python, R, .net, PL/SQL, transact-sql, frameworks y herramientas para análisis de datos como pyspark, databricks, herramientas de visualización como Power Bi y Tableau, experiencia en servicios en la nube principalmente en Azure y conocimientos en el manejo de tecnologías para BI, Big data, Machine Learning
Educación:
• Ingeniería en Informática. Universidad Internacional de las Américas, 2004
• Scrum Master, International Scrum Institute, 2017
• Licenciatura en Gestión de la Calidad del Software. Universidad Fidelitas, 2019 (Graduado con honores)
• Especialización en Big Data, Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2019(Graduado con honores)
• Especialización en Inteligencia de Negocio, Escuela de inteligencia de Negocios, Colombia,2020
• Programación C# en Visual Studio 2010. Grupo Asesor en informática.
• Programación MVC con HTML5. NOVACOMP
• General Product Support Assessment (V3.1). Oracle
• Oracle Database 12cPresales Specialist Assessment. Oracle
• Oracle Databas 12c Presales topics. Oracle
• Oracle Database 12c Sales Requirements Gathering and Discovery. Oracle
• Oracle Database 12c Objection Handling and competition. Oracle
• Oracle Database 12c Product Area and Features and Functions. Oracle
• Oracle Database 12c Target Customer Profile. Oracle
• Oracle Database 12c Market trends and Business Drivers. Oracle
Consultas: capacitacion@iaicr.com / info@iaicr.com
Inscripciones: Formulario de Inscripción – Instituto de Auditores Internos de Costa Rica
*Apertura sujeta a cupo mínimo
