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Nicolas
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Número de alumnos a los que Nicolas ha dado clase desde que se unió a Superprof
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- Data Analyst
Actuario y Científico de Datos con más de diez años de experiencia en la industria del seguro.
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Lugar de las clases
Sobre Nicolas
Soy un Actuario y Científico de Datos abocado al análisis de datos hace más de diez años y he visto de primera mano cómo este conocimiento impacta positivamente en el perfil profesional. Deseo compartir mi experiencia y conocimientos para que otras personas y empresas también se beneficien.
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Acerca de la clase
- Todos los niveles
- Inglés
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Inglés
Español
Los datos hoy deciden quién crece y quién se queda atrás. Aprender a analizarlos de forma clara y estratégica ya no es opcional: es una de las habilidades más demandadas en el mercado laboral actual. En estas clases vas a aprender cómo transformar datos en decisiones de negocio, incluso si hoy no tenés experiencia previa en análisis de datos. Mi metodología se basa en un enfoque práctico, aplicado a contextos reales de negocio, donde vas a aprender a: 1) Formular hipótesis claras que respondan preguntas concretas 2) Identificar y seleccionar los datos clave que realmente importan 3) Extraer, limpiar y transformar datos usando técnicas profesionales 4) Analizar resultados y crear visualizaciones que comuniquen insights de valor 5) Presentar conclusiones de forma clara y convincente para la toma de decisiones Las clases están pensadas para personas sin conocimientos previos, que quieran incorporar análisis de datos a su perfil profesional y diferenciarse en el mercado laboral actual.
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Precios
Tarifa horaria
- 15€
Precios de los packs
- 5 hrs. 59€
- 10 hrs. 103€
En línea
- 15€/h
Clase gratis
La primera clase gratis te permite conocer mejor al profe y compartirle tus necesidades sobre la materia.
- 1h
Precisiones
Durante la primera clase gratis abordaremos conceptos relevantes del análisis de datos y acordaremos la estructura del curso.
Mi intención es durante esta primera sesión poder adecuar la cantidad asignada como el contenido a partir de entender TUS necesidades. De este modo, poder definir de qué nivel tenemos que empezar:
1) básico (ningún conocimiento previo): conceptos teóricos generales de estadística aplicada y su aplicación práctica (70% tiempo). Aplicación a ejemplos del mundo real en Excel, PowerBi y/o Python (30%).
2) intermedio (conocimiento básico de Excel y un mínimo de experiencia con bases de datos): refuerzo de conceptos teóricos (50%) y prácticos (50%)
3) avanzado (manejo de técnicas de ETL y experiencia profesional sobre un dominio específico): abordaje a medida y propuesta de avanzar con técnicas de Machine Learning e IA para resolver problemas puntuales.
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