Power BI aplicado. Gráficos, visualizaciones y modelos de datos.

Soy una estudiante doctoral de la Universidad de Luxemburgo. Durante los últimos 4 años, enseñé en la Universidad los siguientes cursos: estadística y teoría de la probabilidad a estudiantes de primer año y economía a estudiantes de tercer año. Realmente disfruto enseñar. Espero poder ayudar a los estudiantes cuando necesiten refuerzo en diferentes materias, o cualquier persona interesada en aprender los siguientes temas: Para matemáticas: Sistema de ecuaciones, derivadas, integrales, tipo de ecuaciones, etc. Para estadística: teoría de la probabilidad, estadística descriptiva, análisis de regresión, análisis multivariado, pruebas de hipótesis y métodos estadísticos de inferencia causal. Para jóvenes profesionales: tengo una amplia experiencia en análisis de datos, manejo de datos y modelado estadístico. Mi clase combina partes teóricas y prácticas usando datos financieros o encuestas socio-demográficas como ejemplos. Si estás interesado, escríbeme un mensaje diciéndome qué temas te interesa aprender.

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de Looker Studio, cómo conectarte a tus datos, crear informes y paneles, y compartir tus creaciones con otros. También aprenderás sobre las funciones avanzadas de Looker Studio, como las métricas, dimensiones, filtros, vistas y acciones. Este curso es ideal para profesionales de datos, analistas y cualquier persona que quiera aprender a usar Looker Studio para visualizar sus datos. * El curso está diseñado para principiantes, pero también incluye contenido avanzado para usuarios experimentados. * El curso se imparte en línea y se puede completar a tu propio ritmo. * El curso incluye una serie de ejercicios prácticos para que puedas aplicar lo que aprendes.

Pedagogía basada en el método socrático o descubrimiento guiado. La idea es enseñarte a aprender, que puedas encontrar la forma más eficiente y liviana de aprender. Quien se conoce y sabe como aprender por si solo, ya no necesitará profesores particulares. Siempre me gusto y se me hizo liviano el estudio de los números. Se mucho sobre matemático y estadística y muchos de sus trucos. Me encanta enseñar, por ende, estudié también psicología, y puedo ayudarte a descubrir cual es la limitante para que el aprendizaje sea más fluido. Que estudiar se vuelva liviano y eficiente, ese es mi objetivo.

A- Introducción a la programación en Python 1- Variables en Python 2- Matemáticas en Python 3- Listas, tuplas y diccionarios en Python 4- Indexación y corte en Python 5- Declaraciones condicionales y bucles en Python 6- Funciones en Python B- Introducción a la ciencia de datos 1- Introducción a la IA/ML 2- Algoritmos de búsqueda básicos 3- Técnicas de agrupamiento 4- Agrupación basada en densidad 5- Técnicas de clasificación 6- Técnicas de Multiclasificación 7- Técnicas de regresión 8- Técnicas de Regresión Multivariada 9- Reducción de dimensionalidad 10- Visualización de datos 11- Poder BI

Descripción del curso: Este curso integral sobre ciencia de datos está diseñado para llevar a los estudiantes desde el nivel principiante hasta el avanzado, brindándoles las habilidades necesarias para sobresalir en las industrias impulsadas por los datos. A través de proyectos prácticos, los estudiantes aprenderán a manipular datos, crear modelos de aprendizaje automático y comunicar información de manera eficaz. Ya sea que esté buscando ingresar a la industria tecnológica o mejorar sus habilidades en su puesto actual, este curso le brindará la experiencia práctica y el conocimiento teórico necesarios para tener éxito. Objetivos del Curso: Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Aprenda a recopilar, limpiar y preprocesar datos. Desarrollar sólidas habilidades de programación en Python y R. Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático. Adquiera competencia en visualización de datos y narración de historias. Aplicar técnicas de modelado estadístico y predictivo. Trabaje en proyectos del mundo real para construir una cartera sólida. Público objetivo: Aspirantes a científicos y analistas de datos. Profesionales que buscan realizar la transición hacia la ciencia de datos. Estudiantes universitarios en campos STEM. Emprendedores interesados en aprovechar los datos para el crecimiento empresarial. Requisitos previos: Conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python o R). Comprensión de matemáticas y estadísticas básicas. Una computadora portátil capaz de ejecutar herramientas de ciencia de datos.

En estas clases aprenderás a construir aplicaciones web completas utilizando tecnologías líderes en la industria como React para el frontend y Node.js para el backend, junto con Python para tareas de scripting y manejo de datos. Exploraremos el diseño de bases de datos para almacenar y manipular información de manera eficiente. ¡Sumérgete en este mundo de desarrollo full-stack y desbloquea tu potencial para crear soluciones innovadoras y escalables!

¡Hola! Mi nombre es Federico, soy Ingeniero de Software Senior trabajando con más de 10 años de experiencia profesional. Después de entrevistar a cientos de candidatos, veo que un un buen número de desarrolladores están interesados en mejorar las habilidades relacionadas con OOP, TDD, código limpio, principios SOLID, patrones de diseño, patrones de arquitectura y todas aquellas técnicas que nos ayudan a escribir código más robusto y comprobable con una mentalidad LEAN. Espero poder ayudar a más personas curiosas que comparten esta pasión por el desarrollo de software.

¡Bienvenido a los conceptos básicos de Data Science con Python aplicado a casos reales! En este curso, cubriremos los conceptos y técnicas fundamentales de la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación Python. El curso comenzará con una descripción general de los conceptos clave en la ciencia de datos, incluidos los tipos de datos, las estructuras de datos y el análisis estadístico. Luego pasaremos a cubrir los conceptos básicos de la programación de Python, incluidas variables, tipos de datos, bucles, funciones y clases. Una vez que hayamos cubierto los fundamentos de la programación de Python, nos sumergiremos en el mundo del análisis y la manipulación de datos con la biblioteca Pandas. Aprenderá cómo importar, limpiar y transformar datos usando Pandas y cómo realizar análisis estadísticos básicos de datos. A continuación, exploraremos la visualización de datos con las bibliotecas Matplotlib y Seaborn. Aprenderá a crear diferentes tipos de diagramas y gráficos para visualizar datos y obtener información a partir de ellos. En la segunda mitad del curso, aplicaremos lo que hemos aprendido a problemas de ciencia de datos del mundo real. Trabajará en proyectos que impliquen la limpieza y el análisis de conjuntos de datos reales, como datos de censos, datos financieros o datos climáticos. A lo largo del curso, tendrá acceso a una variedad de recursos, que incluyen conferencias, lecturas, ejercicios y cuestionarios. También tendrá la oportunidad de colaborar con otros estudiantes y recibir comentarios de sus instructores. Al final de este curso, tendrá una sólida comprensión de los conceptos básicos de la ciencia de datos con Python y cómo aplicarlo a problemas del mundo real. Podrá usar Python para realizar análisis de datos, crear visualizaciones y extraer información de los datos.

Con años de experiencia en la industria del software, me especializo en la contenedorización de aplicaciones y la orquestación de contenedores utilizando tecnologías como Docker, Docker Swarm, Minikube, Kubernetes y Docker Compose. Optimización de flujos de trabajo y a implementar soluciones escalables, eficientes y seguras. Mi enfoque se centra en la enseñanza práctica y accesible, guiando a mis estudiantes desde los conceptos básicos hasta las arquitecturas avanzadas, con un énfasis particular en el diseño de soluciones sostenibles a largo plazo. Ya sea que se trate de la configuración de un clúster de Kubernetes, la implementación de microservicios en Docker o la automatización de despliegues con Docker Compose, mi objetivo es proporcionar a mis alumnos las habilidades y conocimientos necesarios para tener éxito en el mundo del desarrollo y operaciones modernas de software.

Power BI es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores que funcionan conjuntamente para convertir orígenes de datos sin relación entre sí en información coherente, interactiva y atractiva visualmente. Sus datos podrían ser una hoja de cálculo de Excel o una colección de almacenes de datos híbridos locales y basados en la nube. Power BI permite conectarse con facilidad a los orígenes de datos, visualizar y descubrir qué es importante y compartirlo con cualquiera o con todos los usuarios que desee.

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Tras finalizar el grado de DAW, me ofrezco para dar clases a alumnos que necesiten esa inmersión en la materia de la programación o base de datos. Lenguajes que domino, PHP, HTML, CSS, JS, MySQL, SQL, JAVA, PHPMyAdmin... Empezamos desde cero.

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El curso de Seguridad de la Información proporciona a los participantes los conocimientos y habilidades necesarios para proteger la información sensible y crítica de las organizaciones. Durante el curso, los estudiantes aprenderán sobre los principios fundamentales de la seguridad de la información, las amenazas y vulnerabilidades comunes, así como las mejores prácticas para mitigar riesgos. Se abordarán temas como la gestión de accesos, la seguridad de redes, la criptografía, la protección de datos y la conformidad con regulaciones. Además, se explorarán casos de estudio y ejemplos prácticos para comprender la aplicación de los conceptos teóricos en entornos reales. Este curso es ideal para profesionales de TI, administradores de sistemas, auditores y cualquier persona interesada en proteger la información en el entorno digital actual.

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