El Poder del Análisis de Datos
Emisor: MENTORTIC
220 horas
·Integral
·Español
Programa certificado por ARP
Diploma ARP de validez internacional
Valoraciones de alumnos verificados
Precio a consultar
- Comprenderá los fundamentos del análisis de datos.
- Utilizará herramientas como Excel, Google Sheets y Power BI.
- Aprenderá a limpiar, organizar y visualizar datos.
- Dominará técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA).
- Aplicará estadísticas descriptivas e inferenciales.
- Desarrollará habilidades en programación con R y Python.
- Implementará modelos de machine learning en problemas reales.
- Evaluará y validará modelos predictivos utilizando métricas avanzadas.
- Creará dashboards interactivos con Power BI.
- Presentará informes y conclusiones basados en datos.
Requisitos:
- No se requieren requisitos previos.
220 horas en total
Descargar programaObjetivo: Capacitar a los estudiantes en los fundamentos y técnicas esenciales del análisis de datos, utilizando herramientas como Microsoft Excel, Google Sheets y Power BI. Los estudiantes aprenderán a manejar, limpiar, visualizar y analizar datos, así como a presentar sus hallazgos de manera efectiva.
Perfil del aspirante:
- Conocimientos básicos de computación y manejo de software ofimático.
- Interés en el análisis y visualización de datos.
- Deseo de aprender y aplicar técnicas de análisis de datos en contextos prácticos.
- Qué es el análisis de datos.
- Importancia y aplicaciones.
- Tipos de datos: estructurados y no estructurados.
- Fundamentos de Estadística Descriptiva.
- Distribuciones de datos y visualización: histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersión.
- Microsoft Excel: funciones básicas, tablas dinámicas, gráficos.
- Google Sheets: funciones básicas, gráficos.
- Power BI: funciones básicas, lineamientos de visualización.
- Herramientas para limpieza de datos en Excel/Google Sheets.
- Análisis Exploratorio de Datos.
- Identificación de patrones y tendencias.
- Visualización de Datos
- Análisis de Datos y Generación de Insights
- Ejercicios prácticos con datos reales
- Presentación de resultados y conclusiones
- Proyecto final
- Casos Prácticos en Power BI
- Introducción a Power BI
- Importación y Conexión de Datos
- Limpieza y Transformación de Datos con Power Query
Objetivo: Equipar a los estudiantes con conocimientos y habilidades en programación para el análisis de datos utilizando lenguajes como R y Python. El curso abarca desde los fundamentos de la programación hasta técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos, permitiendo a los estudiantes manejar y manipular datos de diversas fuentes y formatos.
Perfil del aspirante:
- Conocimientos básicos de análisis de datos y estadística descriptiva.
- Familiaridad con el uso de herramientas de ofimática y visualización de datos.
- Interés en aprender a programar y utilizar lenguajes como R y Python para el análisis de datos.
- Motivación para trabajar con datos y explorar técnicas avanzadas de análisis y visualización.
- Fundamentos de programación.
- Conceptos básicos de R y Python.
- Entornos de desarrollo: Jupyter Notebook, RStudio, Google Colab.
- Manejo y Manipulación de Datos: librerías principales.
- Configuración de entornos.
- Lectura y escritura de diferentes formatos de datos (CSV, Excel, JSON).
- Importación y Limpieza de Datos.
- Análisis Exploratorio de Datos Avanzado.
- Transformación de Datos Complejos.
- Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn.
- Visualizaciones Interactivas con Plotly y Dash.
- Estadística Inferencial.
- Pruebas de hipótesis.
- Regresión lineal y logística.
- Análisis de varianza (ANOVA).
- Ejercicios prácticos con datos reales.
- Presentación de resultados y conclusiones.
- Proyecto final.
Objetivo: Proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda y práctica del machine learning, abarcando desde los conceptos fundamentales hasta la implementación de algoritmos avanzados utilizando herramientas y librerías de Python. El curso prepara a los estudiantes para desarrollar, evaluar y validar modelos de machine learning en distintos contextos industriales.
Perfil del aspirante:
- Conocimientos sólidos en programación, preferiblemente en Python.
- Familiaridad con conceptos básicos de estadística y análisis de datos.
- Experiencia previa en el uso de herramientas y librerías para el análisis de datos.
- Interés en aprender y aplicar técnicas de machine learning en problemas reales.
- Aplicaciones prácticas de machine learning en diversas industrias.
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje por refuerzo.
- Componentes de un Proyecto de Machine Learning.
- Introducción a scikit-learn.
- Uso de Pandas para la manipulación de datos.
- Introducción a NumPy para operaciones numéricas.
- Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
- Regresión Lineal, Regresión Logística, K-Nearest Neighbors (KNN), Árboles de Decisión, Clustering con K-Means.
- EDA, Importancia de la evaluación y validación.
- Métricas de evaluación para problemas de regresión (MAE, MSE, RMSE).
- Métricas de evaluación para problemas de clasificación (accuracy, precision, recall, F1-score).
- Validación cruzada y técnica de Bootstrap.
- Ejercicios prácticos con datos reales.
- Presentación de resultados y conclusiones.
- Proyecto final.
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Diploma ARP. Al concluir este curso, tendrás la oportunidad de recibir un certificado de finalización emitido por ARP Certificate. Este diploma goza de amplio reconocimiento internacional y ofrece diversas funcionalidades diseñadas para maximizar su utilidad profesional y académica.
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Certificación Internacional. El curso incluye 20 horas de preparación para la certificación Data Analytics Certified Associate (DACA).
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Mentorías en Vivo. Acceso a sesiones en vivo con especialistas para resolver dudas y fortalecer conocimientos.
-
Comunidad en Discord. Acceso a una comunidad de egresados y mentores para networking y soporte continuo.
-
Material de Apoyo. Recursos complementarios, como guías y ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje.
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