Master in Data Analytics Python
Información del curso
Máster
Presencial | Distancia
Barcelona
12 meses
Descripción
Esta oferta formativa proporciona una inmersión completa en tecnologías esenciales para los profesionales del desarrollo y análisis de datos. Desde Excel, Excel Avanzado, SQL, Power BI, HTML, CSS y Python para la creación de soluciones dinámicas, hasta el dominio de herramientas como Power BI para el análisis de datos. Al finalizar, el alumnado será competente en el desarrollo de programas eficientes, análisis de datos avanzado y la creación de aplicaciones web y de escritorio utilizando bases de datos.
Incluye las siguientes formaciones:
Incluye las siguientes formaciones:
- Cálculos Estadísticos Excel Usuario y Avanzado
- Cálculos Avanzados Excel Experto
- Bases de datos relacionales SQL
- Análisis de datos Power BI
- Lenguaje Marcas HTML
- Estilos Páginas Web CSS
- Introducción a la Programación Python
- Programación Avanzada Python
Temario
Contenido: Cálculos estadísticos excel usuario + avanzado:
- Introducción
- Iniciar excel
- Datos en excel
- Formato de los datos
- Fórmulas en excel
- Gráficos en excel
- Impresión en excel
- Herramientas excel web
- Fórmulas avanzadas.
- Tratamiento de datos.
- Gráficos avanzados.
- Imágenes y dibujos en excel.
- Bases de datos en excel.
- Herramientas avanzadas.
- Visual basic en excel, macros.
- Tablas dinámicas.
- Gestión avanzada de libros.
- Gestión avanzada de formatos y filtros.
- Formatos y diseños personalizados.
- Gestión avanzada de gráficos.
- Gestión avanzada de tablas dinámicas (I).
- Gestión avanzada de tablas dinámicas (II).
- Gestión avanzada de fórmulas (I).
- Gestión avanzada de fórmulas (II).
- Power Pivot II: Cubos.
- Visual Basic para aplicaciones (VBA).
- Introducción.
- Tablas y registros.
- Consultas.
- Gestión de datos.
- Relaciones entre tablas.
- Consultas avanzadas.
- Vistas.
- Procedimientos y funciones.
- Tratamiento de errores, cursores.
- Triggers.
- Privilegios.
- Transacciones.
- Anexo instalación MYSQL.
- Introducción.
- Iniciar Power BI DESKTOP.
- Obtener datos (GD GET DATA).
- Preparación De Datos (Dp Data Preparation).
- Medidas y fórmulas DAX.
- Modelado de datos (DM DATA MODELING).
- Visualización de datos (DV DATA VISUALIZATION).
- Visualización de datos (DV DATA VISUALIZATION) II.
- Visualización de datos (DV DATA VISUALIZATION) III.
- Reporte de datos (DR DATA REPORTING).
- Introducción a html.
- El lenguaje html.
- Textos y enlaces.
- Diseño de tablas, añadir imágenes.
- Introducción a estilos css y capas.
- La estructura en html 5.
- Imágenes y multimedia.
- Los formularios.
- Mapas sensitivos.
- Html y Javascript.
- Preparar y publicar una web.
- Introducción.
- Estilos CSS.
- Medidas, colores e inspector de elementos.
- Estilos para textos (I).
- Estilos para textos (II).
- Estilos para listas y cursor.
- Estilos para tablas.
- Estilos para fondos e imágenes.
- Propiedades de caja.
- Trabajar con el modelo caja.
- Diseño Web Responsive.
- Visualizaciones.
- CSS avanzado.
- Preprocesadores CSS.
- Grids y Frameworks Responsive.
- Introducción.
- Variables, expresiones y sentencias.
- Control de flujo y bucles.
- Funciones y parámetros.
- Cadenas.
- Uso de secuencias.
- Módulos, paquetes y Namespaces.
- Modo gráfico en Python.
- Ficheros.
- POO (programación orientada a objetos).
- Bases de datos con Python.
- Hilos en Python.
- Distribuciones Python.
- Desarrollo web en Python.
- Python en matemáticas, ciencia e ingeniería.
- Python en gestión de datos.
- Python en gestión de datos (II).
- Desarrollo web en Python (II).
- Micropython.
- Proyectos en la nube: GIT, GITHUB.
Destinatarios
Dirigido principalmente a personas interesadas en el análisis de datos, desarrollo de soluciones empresariales y gestión de información. Los cursos no solo abordan la programación y el análisis de datos, sino que también perfeccionan habilidades en herramientas esenciales para el entorno corporativo y profesional.
Requisitos
Se requieren conocimientos de Windows e Internet.
Metodología
Metodología activa y práctica desde el primer día. Clases con profesor, presenciales en Barcelona y/o combinadas con Aula Virtual.
Duración
Fecha de inicio: A consultar.
Promociones
Bonificación disponible.
Horario
Horarios totalmente flexibles, modificándolos según las necesidades del alumnado.
Master in Data Analytics Python
CEPI-BASE
Campus y sedes: CEPI-BASE
CEPI-BASE
C/ Balmes, 114 bajos
08008
Barcelona
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