Formar profesionales con competencias prácticas en análisis de datos, visualización, estadística aplicada, machine learning, arquitectura de datos y soluciones cloud, capaces de convertir grandes volúmenes de información en insights accionables para mejorar la toma de decisiones en las organizaciones.
Al finalizar el bootcamp, el participante será capaz de:
El participante conocerá los fundamentos del Data Analytics, su importancia en los entornos empresariales y el ciclo completo de trabajo con datos. Se abordarán conceptos clave como recolección, limpieza, análisis, visualización, ética, privacidad y manejo responsable de la información.
Se desarrollarán los principales conceptos estadísticos aplicados al análisis de datos, incluyendo medidas de tendencia central, dispersión, probabilidad, distribuciones, inferencia estadística, pruebas de hipótesis, muestreo, estimación y análisis de varianza.
El estudiante aprenderá a utilizar herramientas esenciales del mercado como Power BI, Python y SQL. Se trabajará con dashboards interactivos, consultas a bases de datos, limpieza y análisis con Pandas y NumPy, además de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn.
Este módulo aborda la integración de datos desde APIs, bases de datos, archivos CSV, Excel y JSON. También se trabajarán técnicas de limpieza, normalización, transformación, procesos ETL, diseño de pipelines y buenas prácticas de gestión de datos basadas en el marco DAMA-DMBOK.
El participante aprenderá a explorar datasets, identificar patrones, tendencias, relaciones, anomalías y outliers. Se utilizarán visualizaciones exploratorias como histogramas, diagramas de caja, gráficos de dispersión y análisis descriptivo para preparar datos antes del modelado.
Se introducirán los fundamentos del Machine Learning, tipos de aprendizaje y casos de uso. El participante desarrollará modelos de regresión, clasificación y clustering utilizando Scikit-Learn, además de evaluar modelos mediante métricas como precisión, recall, F1-score y matriz de confusión.
Se profundizará en el diseño de dashboards interactivos, storytelling con datos y visualización efectiva. Se trabajará con herramientas como Power BI, Tableau y Apache Superset, integrando fuentes de datos y construyendo reportes orientados a la toma de decisiones.
El participante conocerá los conceptos clave de Big Data, procesamiento distribuido y soluciones cloud aplicadas a datos. Se abordarán herramientas como Google BigQuery, Azure Synapse, Spark y Hadoop, además de fundamentos de FinOps para optimizar costos en proyectos de analítica en la nube.
El bootcamp culmina con un proyecto integrador donde el participante aplicará todo lo aprendido en un caso real. Desarrollará un flujo completo de análisis: recolección, limpieza, análisis exploratorio, visualización, modelo predictivo, diseño de arquitectura de datos y presentación final mediante dashboard e informe profesional.
El bootcamp se desarrolla bajo una metodología 100% práctica, intensiva y orientada a proyectos reales, combinando clases en vivo, laboratorios guiados, ejercicios aplicados y acompañamiento docente.
La metodología incluye:
Este enfoque permite que el estudiante no solo aprenda teoría, sino que desarrolle habilidades prácticas para desempeñarse en roles como Analista de Datos, Analista BI, Data Analyst Junior, Especialista en Reportería, Analista de Inteligencia de Negocios o Analista de Transformación Digital.
El Bootcamp de Data Analytics es un programa intensivo diseñado para formar profesionales capaces de analizar, interpretar y transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones empresariales.
A lo largo del programa, el participante aprenderá todo el ciclo del análisis de datos: desde la recolección, limpieza y transformación de información, hasta la visualización avanzada, el modelado predictivo, la arquitectura de datos en la nube y la presentación profesional de resultados.
Un programa intensivo diseñado para que el participante domine el ciclo completo del análisis de datos: desde la recolección, limpieza y transformación de información, hasta la visualización avanzada, el modelado predictivo y la gestión de datos en entornos cloud.
Duración: 120 horas académicas
Equivalencia referencial: 90 horas cronológicas aproximadamente
Modalidad: Clases en vivo + laboratorios prácticos + proyecto final integrador