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Tipo de titulación: Certificado "PCEP™ - Programador Python Certificado de Nivel Inicial"
Certificado "Bases de datos relacionales SQL"
Certificado de "Ingeniero de Datos
Certificado "Análisis de datos -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 16 Semanas
Programación con Python
Conceptos básicos de Python (aprox. 1 día)
Historia, conceptos
Uso y ámbitos de aplicación
sintaxis
Lexis, semántica
Convenciones PEP-8
Intérprete frente a compilador
Primeros pasos con Python (aprox. 5 días)
Números
Cadenas
Fecha y hora
Entrada y salida estándar
Operadores numéricos
Operadores de comparación, lógicos y bitwise
Conversión de tipos de datos
lista, tupla dict, conjunto
Funciones y métodos de lista
Ramas y bucles (if, for, while)
operadores miembro
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Funciones (aprox. 5 días)
Defina sus propias funciones
Variables
Parámetros y argumentos
Valores de retorno
Recursión
Espacios de nombres
Programación funcional
Solución de problemas (aprox. 0,5 días)
intentar, excepto
Tipos de error
Interceptación de interrupciones del programa
Transmisión de errores entre funciones
Programación orientada a objetos (aprox. 4,5 días)
Clases de Python
Métodos
Objetos inmutables
Clases de datos
Herencia
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" en inglés (aprox. 4 días).
Bases de datos relacionales con SQL
Conceptos básicos de sistemas de bases de datos y SQL (aprox. 3 días)
Visión general de los sistemas y modelos de bases de datos
Datos redundantes e integridad de los datos
Normalización y BCNF
Diseño de bases de datos y modelo entidad-relación (ERM)
Claves primarias y externas
Relaciones entre relaciones
Tipos de datos en SQL
Índices y rendimiento
Restricciones y validación
Consultas (SQL)
Formularios e informes en los SGBD modernos
Gestión de referencias circulares y dependencias
Introducción a SQL Server Management Studio (SSMS) (aprox. 2 días)
Visión general de SQL Server y SSMS
Diseño físico de bases de datos
Creación de tablas y definición de tipos de datos
Restricciones, valores por defecto y relaciones
Diagramas de base de datos y relaciones
Copia de seguridad y restauración
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Introducción a DDL (Lenguaje de definición de datos) (aprox. 8 días)
Conceptos básicos de SQL y sintaxis avanzada
Creación de tablas y definición de restricciones
Definición de operadores y funciones
Consulta y manipulación de datos
Tratamiento de errores y gestión de transacciones
DCL - Lenguaje de control de datos y seguridad (aprox. 1 día)
Administración de usuarios y autorizaciones
Roles, autorizaciones y auditoría
Tipos de datos, importación y exportación de datos en sistemas modernos (aprox. 1 día)
Importación y exportación de datos
Tipos de datos modernos
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Ingeniero de datos
Fundamentos de Business Intelligence (aprox. 2 días)
Campos de aplicación, dimensiones de una arquitectura BI
Fundamentos de la inteligencia empresarial, OLAP, OLTP, tareas de los ingenieros de datos
Data Warehousing (DWH): tratamiento y procesamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
Gestión de requisitos (aprox. 2 días)
Tareas, objetivos y procedimientos en el análisis de requisitos
Modelización de datos, introducción/modelización con ERM
Introducción/modelado en UML
- Diagramas de clases
- Análisis de casos de uso
- Diagramas de actividad
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Bases de datos (aprox. 3 días)
Conceptos básicos de los sistemas de bases de datos
Arquitectura de los sistemas de gestión de bases de datos
Aplicación de RDBMS
Implementación del modelo de datos en RDBMS, formas normales
Introducción práctica y teórica a SQL
Límites de las bases de datos relacionales, csv, json
Almacén de datos (aprox. 4 días)
Esquema en estrella
Modelado de datos
Creación de Star Schema en RDBMS
Snowflake Schema, fundamentos, modelado de datos
Creación de Snowflake Schema en RDBMS
Galaxy Schema: Conceptos básicos, modelado de datos
Modificación Lenta de Tablas de Dimensión Tipo 1 a 5 - Restauración, Apilamiento, Reorganización, mini Dimensión y Tipo 5
Introducción a las dimensiones normales, causales, mini y monstruosas, heterogéneas y subdimensiones
Comparación de las orientadas al estado y a la transacción
Tablas de hechos DWH, densidad y almacenamiento
ETL (aprox. 4 días)
Limpieza de datos
- Valores nulos
- Preparación de datos
- Armonización de datos
- Aplicación de expresiones regulares
Comprensión de datos
- Validación de datos
- Análisis estadístico de datos
Protección y seguridad de los datos
Estructura práctica de las rutas ETL
Data Vault 2.0, conceptos básicos, hubs, enlaces, satélites, hash key, hash diff.
Modelización de datos Data Vault
Estructura práctica de un modelo Data Vault - Raw Vault, aplicación práctica de procedimientos hash
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Análisis de datos
Introducción al análisis de datos (aprox. 1 día)
Modelo de referencia CRISP-DM
Flujos de trabajo de análisis de datos
Definición de inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo
Requisitos y función en la empresa de ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos
Repaso de los fundamentos de Python (aprox. 1 día)
Análisis de datos (aprox. 3 días)
Módulos centrales de Python en el contexto del análisis de datos (NumPy, Pandas)
Proceso de preparación de datos
Algoritmos de minería de datos en Python
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Visualización de datos (aprox. 3 días)
Análisis exploratorio de datos
Perspectivas
Calidad de los datos
Análisis de beneficios
Visualización con Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Narración de datos
Gestión de datos (aprox. 2 días)
Arquitecturas de big data
Bases de datos relacionales con SQL
Comparación de bases de datos SQL y NoSQL
Inteligencia empresarial
Protección de datos en el contexto del análisis de datos
Análisis de datos en un contexto de big data (aprox. 1 día)
Enfoque MapReduce
Spark
NoSQL
Cuadros de mando (aprox. 3 días)
Biblioteca: Cuadros de mando
Estructura y personalización de cuadros de mando
Devoluciones de llamada
Minería de textos (aprox. 1 día)
Preprocesamiento de datos, visualización
Biblioteca: SpaCy
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.
Después del curso, tendrá un conocimiento compacto y básico de la programación con Python. Tendrá confianza en el uso del lenguaje de programación con sus clases, bibliotecas y funciones.
También podrá crear y gestionar bases de datos relacionales con SQL, crear vistas y ejecutar consultas complejas, incluido el uso de funciones SQL. El curso se imparte en el servidor Microsoft SQL utilizando Microsoft SQL Server Management Studio.
También domina los procesos relacionados con la recopilación, preparación, enriquecimiento y difusión de datos.
También puede analizar, visualizar y gestionar datos. También comprenderás el uso de cuadros de mando y minería de textos.
El curso está dirigido a personas con una licenciatura en informática, informática empresarial, matemáticas, administración de empresas o cualificaciones comparables.
La versatilidad de Python hace que los empleados con los conocimientos pertinentes resulten atractivos en numerosos sectores y empresas. Las personas con conocimientos de programación en Python están especialmente solicitadas en desarrollo web, aprendizaje automático y análisis de datos.
Mediante la creación y el desarrollo de bases de datos, las empresas garantizan una ordenación eficaz, una estructuración lógica y una documentación permanente de los datos importantes. Los conocimientos adicionales como especialista o administrador de bases de datos SQL complementarán en consecuencia sus conocimientos y completarán su perfil.
Los ingenieros de datos son la interfaz entre la empresa y los departamentos informáticos. Como cada vez son más las grandes y medianas empresas que utilizan análisis de datos, están muy solicitados en la industria y el comercio, así como en los sectores de servicios y finanzas.
Dado que las empresas también tienen que gestionar y estructurar volúmenes de datos cada vez mayores para analizar y fijar objetivos para sus procesos empresariales, las competencias en análisis de datos son muy demandadas en todos los sectores.
Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).