Data Analytics

Transformar datos crudos en análisis, consultas y decisiones accionables.

Python · SQL · Estadística · ML · 143 aulas · 77 horas de práctica

El camino, en orden

  1. Fundamentos de programación — Qué es un programa, cómo piensa una computadora y cómo se razona un algoritmo, antes de tocar un lenguaje. 13 aulas
  2. Python I: de cero a programar — El primer nivel: variables, decisiones, bucles y listas. 13 aulas
  3. Python Intermedio: escribir programas de verdad — Funciones, estructuras de datos y errores: donde el codigo deja de ser un ejercicio. 13 aulas
  4. Algoritmos y estructuras de datos — Complejidad, busqueda, orden, recursion, pilas, colas, arboles y grafos. 13 aulas
  5. Git y la terminal: el control de versiones por dentro — Commits, ramas, merges y remotos, construidos a mano para que dejen de dar miedo. 13 aulas
  6. SQL: preguntarle cosas a los datos — El lenguaje con el que se le pregunta a una base de datos. 13 aulas
  7. SQL II: diseñar, indexar y transaccionar — Modelos, índices, transacciones y consultas que escalan, sobre SQLite de verdad. 13 aulas
  8. Python para Datos: leer la realidad sin librerias — Estadistica, agregacion y honestidad, implementadas a mano. 13 aulas
  9. Estadística para datos — Probabilidad, muestras, intervalos y tests de hipótesis, simulados a mano. 13 aulas
  10. Datos crudos: limpieza y ETL — CSV rotos, nulos, duplicados, fechas y el pipeline que los deja usables. 13 aulas
  11. Machine Learning: de cero a dominarlo — Entender de verdad cómo aprende una máquina, implementándolo vos. 13 aulas