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Certificado Profesional en Análisis de Datos

  • hasta 5 semanas
  • Principiante

Desarrolla habilidades en análisis de datos listas para el trabajo desde cero, sin necesidad de experiencia previa en datos. Aprende a aumentar las técnicas estadísticas básicas con flujos de trabajo asistidos por IA de vanguardia, extraer información significativa de conjuntos de datos del mundo real y prepararte para un rol en análisis de datos.

  • Análisis de Datos
  • Visualización de Datos
  • Técnicas Estadísticas
  • Programación en Python
  • Integración de IA en Análisis

Resumen

Este programa integral te equipa con las habilidades para gestionar todo el ciclo de vida de los datos, desde definir problemas hasta entregar ideas. Aprenderás análisis y visualización fundamentales, técnicas estadísticas, Python para automatización y extracción de datos de varias fuentes. El curso también cubre la integración de IA en análisis, preparándote para la creciente demanda en roles centrados en datos.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Aspirantes a Analistas de Datos

Desarrolla las habilidades esenciales necesarias para obtener roles como Analista de Datos, Analista de Inteligencia de Negocios, Analista de Operaciones o posiciones de Especialista en Datos.

Ingenieros de Software

Mejora tu conjunto de herramientas técnicas con capacidades de análisis de datos para construir aplicaciones más perspicaces o hacer la transición a roles de ingeniería enfocados en datos.

Profesionales de Marketing

Añade la toma de decisiones basada en datos que transforma cómo desarrollas campañas y mides el rendimiento.

Adquiere habilidades listas para el trabajo en análisis de datos, un campo proyectado para crecer significativamente. Este curso cubre temas esenciales como visualización de datos, técnicas estadísticas e integración de IA, haciéndolo ideal para principiantes y profesionales que buscan mejorar su conjunto de herramientas analíticas.

Requisitos Previos

1 / 3

  • No se requiere experiencia previa en datos

  • Comprensión básica de estadísticas es útil

  • Familiaridad con hojas de cálculo es beneficiosa

¿Qué aprenderás?

Datos y el Rol del Analista de Datos
Define datos y sus representaciones comunes, diferencia entre datos estructurados y no estructurados, y explora roles de datos y su impacto en los negocios.
Uso de Hojas de Cálculo para Análisis de Datos
Describe casos de uso de hojas de cálculo, realiza tareas básicas y conecta diferentes tipos de archivos con datos estructurados/no estructurados.
Visualización de Datos
Entiende la narración de datos, crea e interpreta visualizaciones y construye historias de datos usando las mejores prácticas analíticas.
El Ciclo de Vida del Análisis de Datos
Define etapas en el ciclo de vida del análisis de datos, reúne contexto empresarial y explica cómo el conocimiento del dominio afecta el análisis.
Técnicas Estadísticas Fundamentales
Define población, muestra y métodos de muestreo, analiza datos usando medidas de tendencia central y realiza segmentación con análisis de agrupación.
Probabilidad y Simulación
Explica el papel de la probabilidad, aplica reglas de probabilidad y simula variables aleatorias para decisiones empresariales.
Intervalos de Confianza
Calcula e interpreta intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales y usa LLMs para técnicas estadísticas inferenciales.
Pruebas de Hipótesis
Realiza pruebas de una sola variable, controla tasas de error y describe tipos de pruebas de hipótesis disponibles para analistas de datos.
Comenzando con Python
Configura un entorno de cuaderno de Python, crea variables, implementa listas y tuplas, y escribe funciones personalizadas.
Estructuras de Datos y Estadísticas Descriptivas
Crea y manipula DataFrames usando pandas, calcula estadísticas descriptivas básicas y crea visualizaciones básicas.
Visualización
Usa Pandas y paquetes populares de Python para generar visuales y desarrollar visualizaciones personalizadas.
Estadísticas Inferenciales
Construye intervalos de confianza, realiza pruebas t y desarrolla modelos de regresión lineal usando Python.
Series Temporales
Modela fechas y tiempos, aplica estadísticas descriptivas y desarrolla modelos de pronóstico de series temporales.
Extracción de Datos y Procesamiento de Texto
Usa Pandas para extraer datos estructurados, aplica métodos de cadena para limpieza y usa Beautiful Soup para análisis de HTML.
APIs
Describe APIs, convierte respuestas JSON en dataframes y maneja respuestas de API paginadas.
Bases de Datos y SQL
Define bases de datos, escribe consultas SQL básicas y usa SQL dentro de Python para acceder y analizar bases de datos.
Preprocesamiento, Validación y Uniones con SQL
Usa SQL para filtrar datos, realizar validación de datos y combinar datos de múltiples tablas usando uniones.
Fundamentos de la Narración de Datos
Crea un arco narrativo convincente para una historia de datos y selecciona el mejor tipo de medio para la comunicación.
Creación de Gráficos en Tableau
Selecciona ideas impulsadas por datos apropiadas, aplica tipos de visualización y escribe resúmenes convincentes.
Creación de Tableros e Historias en Tableau
Explica las mejores prácticas de diseño de tableros, crea visualizaciones estáticas e interactivas y despliega tableros.
La Búsqueda de Empleo
Explica cómo construir un portafolio sólido de análisis de datos.

Conozca a su instructor

  • Sean Barnes

    Sean Barnes es un Líder en Ciencia de Datos e Ingeniería en Netflix. Sus intereses de investigación incluyen modelado de enfermedades infecciosas, análisis de salud y deportes, simulación basada en agentes y de eventos discretos, aprendizaje automático y visualización de datos.

Próximos cohortes

  • Fechas

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