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Programación en Python para Ingeniería de Datos

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 17 Junio 2025

DURACIÓN:

2 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Comprender los fundamentos de Python y estructuras de datos
Aplicar técnicas de manipulación y transformación de datos con Pandas y NumPy
Desarrollar scripts para la automatización de procesos y el manejo de grandes volúmenes de datos

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, analistas, programadores y profesionales relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos que buscan especializarse en programación en Python con enfoque en ingeniería de datos. También es ideal para aquellos interesados en automatizar procesos y optimizar flujos de trabajo en proyectos de datos.

Prerrequisitos

Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Experiencia básica en la carga y manipulación de datos tabulares, como archivos CSV, y en el uso de bibliotecas de procesamiento de datos, si es posible.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Entender operaciones matemáticas básicas, especialmente aquellas relacionadas con el manejo de datos numéricos y matrices.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con estructuras de control (bucles y condicionales), funciones y manejo de estructuras de datos como listas y diccionarios.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Fundamentos de Python y estructuras de datos.

Introducción a Python
Estructuras de control en Python
Funciones en Python.
Estructuras de datos básicas
Tarea práctica y discusión

Procesamiento numérico con NumPy.

Introducción a NumPy.
Operaciones con arrays en NumPy.
Funciones matemáticas y estadísticas en NumPy.
Manipulación de arrays.
Tarea práctica y discusión.

Manipulación de datos con Pandas.

Introducción a Pandas y Series.
DataFrames en Pandas.
Limpieza de datos en Pandas.
Operaciones avanzadas con DataFrames.
Tarea práctica y discusión.

Automatización de flujos de trabajo de datos.

Lectura y escritura de archivos.
Manejo de grandes volúmenes de datos.
Automatización con bucles y funciones.
Programación orientada a la automatización.
Tarea práctica y discusión.

Proyecto final y revisión.

Presentación del proyecto final
Trabajo autónomo en el proyecto
Revisión y asesoría del proyecto
Presentación final del proyecto
Retroalimentación y cierre del curso

Duración y Horarios

En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia en el siguiente horario (*):

Martes: 20:00 a 22:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):

Jueves: 20:00 a 23:00 horas. (Hora Perú y Colombia)
Jueves: 19:00 a 22:00 horas. (Hora México)
Jueves: 22:00 a 01:00 horas. (Hora de verano Chile)

(*) Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute que otorga 24 PDU’s reconocidas por INFORMS.

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Expositores

DANIEL CHAVEZ

Perú

Master en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Master en Marketing y Dirección Comercial por la Universidad San Ignacio de Loyola y Business Marketing School ESIC, España. Con un Diplomado en Business Analytics por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y Especializaciones en Ciencias de Datos Aplicado a los Negocios, Finanzas y Marketing por la Universidad Ricardo Palma, en Business Intelligence Developer, en Data Mining, en Base de Datos SQL Server y Visual Basic Developer por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como Líder Data Science en Entel Perú. Cuenta con amplia experiencia en Aplicaciones Estadísticas Estratégicas para la Toma de Decisiones en las Áreas de Investigación Científica, Marketing Estratégico, Comercial, Retail, Banca, Telecomunicaciones e Inteligencia Analítica, con conocimientos en Programación y Simulación, Inteligencia de Negocios, Manejo de Analítica de Datos y dominio de Softwares Estadísticos y de Programación como Python, Java, Modeler, R, entre otros. Ha ocupado cargos importantes como Consultor en Procesos de nalytics en Digitex Perú, Jefe de Proyectos de Business Analytics en Atento Perú y Líder de Proyectos Big Data trabajando con empresas como Corporación Lindley y Promperú.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.