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BENEFICIOS DEL ANÁLISIS DE DATOS Y LA INGENIERÍA
Identificar cambios desconocidos
patrones
El análisis de datos puede revelar cambios de bajo costo en la gestión de recursos para aumentar la rentabilidad. Mejorará la precisión de las predicciones al proporcionar mejores datos para el modelado predictivo y permitirá a las organizaciones tomar mejores decisiones sobre el futuro y planificar riesgos potenciales.
Innovar nuevos productos y
soluciones
El análisis de datos puede revelar lagunas y problemas que, de otro modo, podrían ignorarse. Un mayor conocimiento sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos comerciales puede impulsar la innovación en las operaciones internas de la empresa y las soluciones externas.
Eficiencia mejorada
Una fuerte integración del análisis de datos mejorará las competencias centrales de una organización para abrir oportunidades comerciales y volverse más efectiva. El análisis de datos dirigido proporciona información clave y desempeña un papel importante en la toma de decisiones ejecutivas, impulsando las operaciones comerciales a un nivel superior.
- Antes del campo de entrenamiento
- durante el campamento de entrenamiento
- Después del campo de entrenamiento
Hacer preguntas
Comuníquese con nuestros expertos en aprendizaje si tiene preguntas o no está seguro de si este bootcamp en línea de ingeniería y análisis de datos es adecuado para usted.Obtener respuestas
Nuestros expertos pueden brindarle consejos e información sobre cómo aprovechar al máximo este bootcamp de análisis de datos y cómo desarrollar su carrera.Aplicar
¡El cupo es limitado! Utilice el formulario al final de esta página para enviar su solicitud.Este programa puede ser financiado a través del CONAPE
Requerimientos generales- Ser mayor de 18 años.
- Fotocopia de cédula de identidad.
- Abra una cuenta de ahorros en el Banco de Costa Rica si no tiene una.
- Información sobre los ingresos de la familia.
- Programa oficial de estudios con sus respectivos costos.
- Proporcionar algún tipo de garantía: aval, hipoteca o título valorativo.
- Si está listo para postularse o desea obtener más información, visite conape.go.cr
Aprender
La capacitación dirigida por un instructor y las sesiones de preguntas y respuestas incluyen demostraciones y escenarios de casos de uso sobre una variedad de temas.
Práctica
The best way to learn is to do. We include hands-on projects, quizzes, and other interactive activities to instill the knowledge and skills needed to be fully prepared when you’re hired.
Preparación laboral
Le ayudamos a prepararse para la búsqueda de empleo mediante entrevistas simuladas y revisiones de currículum.
¡Felicidades!
You’re ready to find a job!Actualiza tu currículum
Actualice su currículum/CV para enfatizar su nuevo conocimiento y experiencia con herramientas de ingeniería y análisis de datos.Solicitar puestos de trabajo
You’re ready to apply for positions like Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Data Architect, and more!Haga crecer su carrera de ingeniería y análisis de datos
Ingeniería y análisis de datos es el estudio de datos para extraer información, conocimientos e interpretaciones significativas para las empresas.
Es un enfoque multidisciplinario que acumula prácticas y principios de las áreas de estadística, matemáticas, ingeniería informática, inteligencia artificial y gestión de datos para analizar enormes volúmenes de datos.
Este análisis ayuda a Data Analytics a preguntar qué, cómo, dónde, por qué y cuándo sucedió y qué sucederá, en referencia a los datos y qué se puede hacer con los resultados.
Resuelva los desafíos de los analistas de datos
Múltiples fuentes de datos: Generar y analizar datos en diferentes formatos de diversas fuentes puede resultar difícil y llevar mucho tiempo.
Identificar y comprender el problema empresarial exacto: Trabajar con múltiples partes interesadas y gerentes comerciales para definir el problema exacto puede ser un desafío, especialmente con diferentes equipos y personas involucradas.
Eliminación de sesgos: El sesgo es un desequilibrio en los datos de entrenamiento o el modelo de predicción entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. El aprendizaje automático permite abordar los sesgos identificándolos y midiéndolos en los datos y el modelo.
CURRÍCULO DE INGENIERÍA Y ANÁLISIS DE DATOS
Diseño y modelado de bases de datos
- Diseño y Modelado de Bases de Datos:
Descripción: este módulo se centra en varios aspectos de los conceptos de diseño de bases de datos, desde entidades, claves, restricciones y normalización hasta la creación de instancias físicas de bases de datos. El objetivo del modelado de datos es comprender las diferentes etapas de los patrones de diseño de bases de datos junto con las formas de recopilar los requisitos comerciales.
Contenido:
- Ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC)
- Técnicas de recopilación de requisitos
- Documentación
- Metodologías de diseño de software
- Diagramas ER
- Normalización
- Ingeniería inversa y directa
- Integridad de la base de datos
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Snowflake
- Snowflake
Snowflake es un almacén de datos en la nube que puede almacenar y analizar todos sus registros de datos en un solo lugar. Puede aumentar o reducir automáticamente sus recursos informáticos para cargar, integrar y analizar datos. Snowflake permite soluciones analíticas, de procesamiento y almacenamiento de datos que son más rápidas, más fáciles de usar y mucho más flexibles que las ofertas tradicionales.
- Introducción a la arquitectura de los Snowflake
- Ediciones de Snowflake y modelo de precios
- Monitor de recursos y almacenamiento de datos (microparticiones)
- Agrupación en Snowflake
- Historial de consultas, almacenamiento en caché, viaje en el tiempo, seguridad contra fallos, clonación sin copia
- Objetos en Snowflake
- Ingestión de datos a Snowflake usando SnowSQL, Snowpipe
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Computación en la nube
- Computación en la nube con MS-Azure:
Este módulo se centra en los servicios de infraestructura y plataforma que incluyen computación, almacenamiento y servicios de datos de Azure (Azure SQL, Data Pools, Synapse Analytics y Data Factory). Los candidatos aprenderán a aprovisionar y mantener los servicios mencionados anteriormente y comprenderán los beneficios de la computación en la nube en la plataforma MS-Azure.
- Introducción a la computación en la nube
- Introducción a Azure
- Almacenamiento azul
- SQL azul
- Potencia Shell
- Migración de datos
- Fábrica de datos de Azure
- Servicios de BI de Azure
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Pitón
- Pitón:
Descripción: Python es un lenguaje de programación de computadoras que se utiliza para crear sitios web y software, automatizar tareas y realizar análisis de datos. Python se ha convertido en un elemento básico en la ciencia de datos, lo que permite a los analistas de datos y otros profesionales utilizar el lenguaje para realizar cálculos estadísticos complejos, crear visualizaciones de datos, crear algoritmos de aprendizaje automático, manipular y analizar datos y completar otras tareas relacionadas con los datos.
- Introducción de Python
- Tipos de datos y variables
- Lista, Diccionario, Conjuntos y Tuplas
- Declaraciones de flujo de control
- Funciones en Python
- Manejo de archivos
- Conceptos orientados a objetos
- Manejo de errores
- Principios de desguace web
- Interfaz gráfica de usuario en Python
- Biblioteca Numpy, Panda y Matplotlib
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Energía BI
- Diseño de Informes y Dashboards con Power BI:
Descripción: Este módulo se centra principalmente en la creación de visualizaciones de datos, limpieza de datos y DAX para cálculos. En este módulo, los candidatos también aprenderán diferentes formas de publicar, incrustar y mantener informes y paneles dentro de Power BI Desktop y Power BI Service.
- Introducción a PowerBI
- Escritorio Power BI
- Métodos de conectividad
- Visualizaciones
- Consulta de energía
- DAX
- Seguridad a nivel de fila
- Servicio PowerBI
- Puertas de enlace
- Licencias de Power BI
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Diseño de almacén de datos
- Diseño y arquitectura de almacén de datos:
El módulo de almacenamiento de datos proporciona información detallada sobre el diseño y desarrollo de estructuras de datos para almacenar datos históricos con fines analíticos. Este módulo explica más sobre los aspectos internos y la arquitectura de los almacenes de datos y los mercados de datos siguiendo las metodologías Kimball o Inmon.
- Procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y procesamiento analítico en línea (OLAP)
- Tablas de dimensiones
- Tablas de hechos
- Arquitectura de almacén de datos
- Enfoque INMON y KIMBALL
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Programación de bases de datos con SQL Server
- Programación de Bases de Datos con SQL Server:
Este módulo expone a los candidatos a los detalles mismos de la programación T-SQL junto con el trabajo en objetos de bases de datos como tablas, vistas, procedimientos almacenados, funciones definidas por el usuario, activadores e índices. El módulo también cubre las implicaciones de rendimiento de multitud de estructuras SQL, como uniones, subconsultas, operadores de conjuntos y CTE que se incorporarán para implementar los requisitos comerciales.
- Introducción al servidor SQL
- Lenguaje de definición de datos (DDL)
- Lenguaje de manipulación de datos (DML)
- Lenguaje de consulta de datos (DQL)
- Restricciones y comodines
- Uniones y subconsultas
- Establecer operadores y vistas
- SQL dinámico y declaraciones de flujo de control
- Procedimientos almacenados, funciones y activadores
- Índices
- Manejo de errores
- Lenguaje de control de transacciones (TCL)
- Particiones
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Modelo analítico
- Servicio de análisis de SQL Server:
Descripción: Microsoft SQL Server Analysis Services es una herramienta de minería de datos y procesamiento analítico en línea en Microsoft SQL Server. Las organizaciones utilizan SSAS como una herramienta para analizar y dar sentido a la información posiblemente distribuida en múltiples bases de datos o en tablas o archivos dispares.
- Introducción a SSAS
- Modelo tabular
- DAX
- Perspectivas
- Indicadores clave de rendimiento
- Seguridad a nivel de fila
- Particiones
- Despliegue
- Procesando
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Servicios de integración
- Servicios de integración de SQL Server (SSIS):
Descripción: Este módulo habla de SSIS como una herramienta ETL para conectarse prácticamente a diferentes fuentes de datos, realizar diversas operaciones de datos y cargar datos en una estructura dimensional. Los candidatos también estarán expuestos a varios conceptos de ETL, que incluyen elaboración de perfiles de datos, limpieza de datos, validaciones de datos, manejo de errores e implementación.
- Introducción a SSIS
- Fuentes de datos y métodos de conectividad
- Flujo de datos y flujo de control
- Transformaciones
- Tareas
- Contenedores
- Manejo de errores
- Inicio sesión
- Puntos de control
- Actas
- Implementación de paquetes y proyectos
- Carga incremental
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Servicios de informes
- Servicio de informes de SQL Server:
Descripción: Este módulo se utiliza principalmente como capa de presentación para crear diferentes tipos de informes visuales para la toma de decisiones comerciales. Los candidatos aprenderán diferentes tipos de construcciones de informes, publicarán y mantendrán informes en Report Server.
- Introducción a SSRS
- Administrador de configuración
- Servidor de informes y administrador de informes
- Representación de informes
- Diseño de informes
- Implementar informes
- Almacenamiento en caché
- Instantánea
- Suscripciones
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¿Qué tipo de funciones desempeñan los graduados del Bootcamp de ingeniería y análisis de datos?
- Analista de datos
- Ingeniero de datos
- Administrador de base de datos
- Ingeniero de aprendizaje automático
- científico de datos
- Arquitecto de datos
- Estadístico
- Analista de negocios
- científico de datos
- Administrador de datos
*Pague el total: Ahorre 10%
$3,995 $3,595
> Pagado al momento de la inscripción: $3,595
> Costo total: $3,595
Pagar a plazos
Duración: 12 meses = $335 por mes.
($3,995 costo total)
Financia tu matrícula
Financia la matrícula del bootcamp a través de nuestro socio crediticio, CONAPE
* Pague el total y reciba una suscripción gratuita de aprendizaje electrónico durante 12 meses.
Preguntas frecuentes
El Bootcamp de ingeniería y análisis de datos es un programa de capacitación dirigido por un instructor que le ofrece información, conocimientos e interpretaciones significativas para mejorar sus habilidades. Nuestro programa cubre modelado de datos, programación de bases de datos con SQL Server, SSIS (SQL Server Integration Service), SSAS (SQL Server Analysis Service), SSRS (SQL Server Reporting Service), Power BI, Microsoft Azure, Snowflake y Python.
- Habilidades promedio de construcción de lógica
- Habilidades promedio de presentación y entrega técnica.
- Exposición básica a cualquier lenguaje de programación (C, C++, VB, Python, R, etc.) y una base de datos como SQL.
- Fuertes habilidades de programación en lenguajes como Python, Java, Scala.
- Debe tener conocimientos de sistemas de bases de datos como SQL y tecnologías de big data como Hadoop, Spark y Kafka.
- Debe tener conocimientos en plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure.
Las investigaciones muestran que la ingeniería de datos es una carrera muy exigente y bien remunerada porque se necesitan líderes más proactivos para asumir diversas arquitecturas de decisiones comerciales y roles de toma de decisiones. Según un estudio reciente de Dice, la ingeniería de datos es uno de los trabajos de tecnología de más rápido crecimiento, con un crecimiento interanual previsto de 50% en el número de puestos vacantes.
Los detalles del curso y los instructores se compartirán con usted en el momento de inscribirse en el curso.
Nuestro Bootcamp ofrece una comprensión integral del curso además de informarle sobre los fundamentos de programación, SQL, bases de datos relacionales, almacenamiento de datos, Big Data y el ecosistema Hadoop. De hecho, nuestro entorno de apoyo le ayudará a aprender desde cero.