Analítica de Datos Aplicada

Resumen

Comience su viaje con la Especialización en Análisis de Datos Aplicados, diseñada tanto para principiantes como para profesionales. Este programa le proporciona habilidades esenciales en Python, SQL y Power BI para analizar, visualizar y extraer información procesable.

Explore conceptos clave como visualización de datos, consultas en SQL, modelado predictivo y construcción de paneles de control. A través de proyectos prácticos y estudios de caso, obtenga la experiencia para construir modelos predictivos, crear paneles dinámicos y resolver desafíos empresariales de manera efectiva.

La especialización comprende cuatro cursos integrales:

Análisis de Datos Aplicados con Python y SQL:

Domine la manipulación de datos, consultas y análisis utilizando Python y SQL. Python para Visualización y Análisis de Datos:

Aprenda a crear visuales impactantes y realizar análisis exploratorio de datos usando bibliotecas de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly.

Modelado Predictivo con Python:

Desarrolle y optimice modelos de aprendizaje automático para obtener conocimientos procesables. Análisis Avanzados con Power BI:

Aproveche Power BI para crear paneles interactivos e informes que generen información procesable para tomar decisiones basadas en datos.

Al final de este programa, estará listo para resolver desafíos complejos de datos, entregar conocimientos impactantes y avanzar en su carrera en análisis. ¡Únase a nosotros para desbloquear el potencial completo de los datos y hacer contribuciones significativas en cualquier industria!

Programa de estudio

• **Curso 1: Análisis de Datos Aplicado con Python y SQL**
• Introducción al Análisis de Datos
• Introducción a Python para el Análisis de Datos
Configuración del Entorno de Python
Estructuras de Datos: Listas, Diccionarios, DataFrames
Manipulación de Datos con Pandas
• SQL para el Análisis de Datos
Introducción a la Sintaxis SQL
Escribir Consultas SQL desde Básicas hasta Avanzadas
Unión y Transformación de Datos con SQL
• Aplicación Práctica y Estudio de Caso
• **Curso 2: Python para Visualización y Análisis de Datos**
• Fundamentos de la Visualización de Datos
Importancia y Principios de las Visualizaciones Efectivas
Elegir el Tipo Correcto de Gráfico
• Visualización de Datos con Matplotlib
Creación de Gráficos Básicos
Personalización y Estilización de Gráficos
• Visualizaciones Avanzadas con Seaborn y Plotly
Creación de Gráficos Estadísticos Complejos con Seaborn
Visualizaciones Interactivas con Plotly
• Análisis Exploratorio de Datos
Técnicas para la Resumenización de Datos
Identificación de Tendencias y Patrones
Proyecto Práctico de EDA
• **Curso 3: Modelado Predictivo con Python**
• Introducción al Aprendizaje Automático
Tipos de Aprendizaje Automático: Supervisado vs No Supervisado
Preprocesamiento de Datos e Ingeniería de Características
• Construcción de Modelos Predictivos
Regresión Lineal y Logística
Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
Evaluación del Modelo y Métricas de Desempeño
• Temas Avanzados en Modelado Predictivo
Ajuste de Hiperparámetros y Optimización de Modelos
Introducción a Redes Neuronales
• Proyecto de Modelado Predictivo
• **Curso 4: Análisis Avanzado con Power BI**
• Introducción a Power BI
Interfaz y Flujos de Trabajo de Power BI
Conexión a Fuentes de Datos
• Transformación y Modelado de Datos
Limpieza y Configuración de Datos
Creación de Relaciones entre Conjuntos de Datos
• Construcción de Paneles Interactivos
Diseño y Personalización de Informes
Implementación de Visualizaciones Avanzadas
• Funciones Avanzadas en Power BI
Expresiones DAX y Medidas Calculadas
Servicio Power BI y Compartición de Paneles
• Proyecto Final: Desarrollo de una Solución Completa de Análisis
• **Finalización del Programa y Avance Profesional**
• Integración de Habilidades para Soluciones Abrangentes de Análisis
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
• Caminos Profesionales en Análisis de Datos

---

Enseñado por

Edureka

---

Asignaturas

Ciencia de Datos