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Introducción al Análisis de Datos

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Course Summary

This course provides an introduction to data analysis and visualization using the R programming language. Students will learn data cleaning, transformation, and exploration techniques, as well as how to create visualizations and statistical models.

Key Learning Points

Learn the basics of data analysis using R
Explore data cleaning and transformation techniques
Create visualizations and statistical models

Learning Outcomes

Perform data cleaning and transformation using R
Create visualizations to explore and communicate data
Build statistical models to uncover insights in data

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

Basic knowledge of programming concepts
Familiarity with statistical concepts would be helpful

Course Difficulty Level

Beginner

Course Format

Online
Self-paced

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Data Analysis and Visualization

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Description

Este curso presenta una gentil introducción a los conceptos del análisis de datos, el rol de un Analista de Datos y las herramientas que se utilizan para realizar las funciones diarias. Obtendrás una comprensión del ecosistema de datos y de los fundamentos del análisis de datos, como la recopilación de datos o la minería de datos. También aprenderás las aptitudes generales que se requieren para comunicar eficazmente tus datos a los interesados y cómo el dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos.

Este curso te ayudará a diferenciar entre los roles de trabajo de un Analista de Datos, un Científico de Datos y un Ingeniero de Datos. Aprenderás las responsabilidades de un Analista de Datos y exactamente lo que implica el análisis de datos. Serás capaz de resumir el ecosistema de datos, como las bases de datos y los almacenes de datos. Luego descubrirás los principales proveedores dentro del ecosistema de datos y explorarás las diversas herramientas en las instalaciones y en la nube. Continúa este emocionante viaje y descubre las plataformas de Grandes Volúmenes de Datos como Hadoop, Hive y Spark. Al final de este curso podrás visualizar la vida diaria de una Analista de Datos, entender las diferentes carreras que están disponibles para el análisis de datos e identificar los muchos recursos disponibles para manejar esta profesión. A lo largo de este curso aprenderás los aspectos claves del análisis de datos. Empezarás a explorar los fundamentos de la recopilación de datos, y aprenderás a identificar tus fuentes de datos. Luego aprenderás a limpiar, analizar y compartir tus datos con el uso de visualizaciones y herramientas de paneles de datos. Todo esto se combina en el proyecto final donde se pondrán a prueba tus conocimientos del material del curso, explorarás lo que significa ser un Analista de Datos y te proporcionará un escenario del mundo real del análisis de datos. Este curso no requiere ningún tipo experiencia de análisis de datos, hojas de cálculo o ciencia de la computación. Todo lo que necesitas para comenzar es un conocimiento básico de computación, matemáticas de secundaria y acceso a un navegador web moderno como Chrome o Firefox.

Outline

¿Qué es el Análisis de Datos?
Introducción al Curso
Ecosistema de Datos Moderno
Protagonistas Clave en el Ecosistema de Datos
Definiendo el Análisis de Datos
Puntos de Vista: ¿Qué es el Análisis de Datos?
Responsabilidades de un Analista de Datos
Puntos de Vista: Cualidades y habilidades para ser un Analista de Datos
Un día en la vida de un Analista de Datos
Puntos de Vista: Aplicaciones del Análisis de Datos
Análisis de Datos versus Analítica de Datos
Resumen y Aspectos Resultantes
Resumen y Aspectos Resaltantes
Prueba Práctica
Prueba Calificada
Prueba Práctica
Prueba Calificada

El Ecosistema de Datos
Visión General del Ecosistema del Analista de Datos
Tipos de Datos
Entendiendo los Diferentes Tipos de Formatos
Fuentes de Datos
Lenguajes para los Profesionales de los Datos
Visión General de los Repositorios de Datos
RDBMS (Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales)
NoSQL
Data Marts, Lago de Datos, ETL y Tuberías de Datos
Fundamentos de Big Data
Herramientas de Procesamiento de Big Data
Resumen y Aspectos Resultants
Resumen y Aspectos Resaltantes
Prueba Práctica
Prueba Calificada
Prueba Práctica
Prueba Calificada

Recopilación y Transformación de Datos Brutos
Identificando Datos para el Análisis
Fuentes de Datos
Cómo Recopilar e Importar Datos
¿Qué es Data Wrangling?
Herramientas para Data Wrangling
Limpieza de Datos
Data Cleaning
Resumen y Aspectos Resultantes
Resumen y Aspectos Resultantes
Prueba Práctica
Prueba Calificada
Prueba Práctica
Prueba Calificada

Minería y Visualización de Datos y Comunicación de Datos
Visión General del Análisis Estadístico
¿Qué es Data Mining?
Herramientas para Data Mining
Visión General de la Comunicación y el Intercambio de los Resultados del Análisis de Datos
Puntos de Vistas: Narración de historias de Análisis de Datos
Introducción a la Visualización de Datos
Introducción al Software de Visualización y Cuadros de Mando
Puntos de vista: Herramientas de Visualización
Resumen y Aspectos Resultantes
Resumen y Aspectos Resultantes
Prueba Práctica
Prueba Calificada
Prueba Práctica
Prueba Calificada

Oportunidades de Carrera y Análisis de Datos en Acción
Oportunidades Profesionales en Análisis de Datos
Puntos de vista: Entrar en una Profesión dedicada a los Datos
Puntos de vista: Qué buscan los Contrastadores en un Analista de Datos
Los Múltiples Caminos en Análisis de Datos
Puntos de vista: Opciones de Carrera para Profesionales de los Datos
Puntos de vista: Consejos para aspirantes a Analistas de Datos
Puntos de vista: Mujeres en Profesiones de Datos
Resumen y Aspectos Resaltantes
Uso del Análisis de Datos para Detectar el Fraude de las Tarjetas de Crédito
Felicitaciones y Próximos Pasos
Prueba Práctica
Prueba Calificada
Prueba Final

Summary of User Reviews

Introduction to Data Analysis is a highly recommended course for beginners who want to learn about data analysis. The course is well-structured and covers a wide range of topics related to data analysis. Users have praised the course for its interactive approach to teaching.

Key Aspect Users Liked About This Course

Interactive approach to teaching

Pros from User Reviews

Well-structured course content
Good introduction to data analysis
Interactive approach to teaching
Helpful practice exercises
Engaging and knowledgeable instructors

Cons from User Reviews

Some users found the pace of the course to be too slow
Limited hands-on practice with real datasets
Some technical issues with the platform
Not enough focus on advanced data analysis techniques
Some users felt that the course was too basic

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