Diplomado en Análisis de Datos

Qué está cubierto

Este completo curso en línea proporciona una base sólida en análisis de datos, brindándole las habilidades para recopilar, limpiar, analizar e interpretar datos para una toma de decisiones informada.

Estructura del curso:

El curso se divide en 15 módulos que desarrollarán progresivamente sus habilidades analíticas:

Módulo 1: Introducción al análisis de datos

• ¿Qué es el análisis de datos?
• Aplicaciones del análisis de datos en diferentes industrias
• El ciclo de vida del análisis de datos

Módulo 2: Comprensión de los tipos de datos

• Datos categóricos vs. cuantitativos
• Niveles de medición (nominal, ordinal, de intervalo, de razón)
• Identificación de tipos de datos en escenarios del mundo real

Módulo 3: Métodos de recopilación de datos

• Diversas técnicas de recopilación de datos (encuestas, entrevistas, web scraping)
• Extracción de datos de diferentes fuentes (bases de datos, API)
• Consideraciones éticas en la recopilación de datos

Módulo 4: Exploración y limpieza de datos

• Introducción a las herramientas de limpieza de datos (por ejemplo, hojas de cálculo, SQL)
• Identificación y manejo de valores faltantes
• Cómo lidiar con valores atípicos e inconsistencias

Módulo 5: Fundamentos de visualización de datos

• Cómo elegir el tipo de gráfico adecuado para diferentes tipos de datos
• Creación de representaciones visuales efectivas utilizando herramientas como gráficos de barras, diagramas de dispersión y mapas de calor

Módulo 6: Introducción a la estadística

• Estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar)
• Comprensión de las distribuciones de probabilidad (normal, binomial, Poisson)
• Introducción a los conceptos de prueba de hipótesis

Módulo 7: Análisis de correlación y regresión

• Identificación de relaciones entre variables mediante coeficientes de correlación
• Modelado de regresión lineal para predecir valores futuros

Módulo 8: Trabajar con Big Data

• Introducción a los conceptos de big data (volumen, variedad, velocidad)
• Técnicas de almacenamiento y procesamiento de big data (por ejemplo, Hadoop)

Módulo 9: Manipulación de datos con Python

• Introducción a la programación en Python para el análisis de datos
• Uso de bibliotecas como Pandas para la manipulación y limpieza de datos

Módulo 10: SQL para análisis de datos

• Escritura de consultas SQL para recuperar datos de bases de datos relacionales
• Unir tablas y filtrar datos para necesidades específicas

Módulo 11: Introducción al aprendizaje automático

• Comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático
• Explorando diferentes algoritmos de aprendizaje automático (supervisados, no supervisados)
• Aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo real

Módulo 12: Narración de datos

• Comunicar información de manera eficaz mediante visualizaciones de datos e informes
• Adaptación de presentaciones para diferentes públicos
• Mejores prácticas para la narración de datos

Módulo 13: Herramientas de inteligencia empresarial (BI)

• Introducción a herramientas de BI populares (por ejemplo, Tableau, Power BI)
• Creación de paneles e informes interactivos para una toma de decisiones informada

Módulo 14: Ética y privacidad de los datos

• Comprender las regulaciones de privacidad de datos (por ejemplo, el RGPD)
• Consideraciones éticas en la recopilación, análisis y uso de datos
• Garantizar prácticas de datos responsables

Módulo 15: Proyecto final

• Aplique las habilidades aprendidas a un proyecto de análisis de datos del mundo real.
• Elija un conjunto de datos, analícelo y presente sus hallazgos.

Acceso al curso