Analítica de Datos Aplicada

Resumen

Begin your journey with the Applied Data Analytics Specialization, designed for both beginners and professionals. This program equips you with essential skills in Python, SQL, and Power BI to analyze, visualize, and extract actionable insights.

Explore key concepts like data visualization, SQL queries, predictive modeling, and building dashboards. Through hands-on projects and case studies, gain the expertise to build predictive models, create dynamic dashboards, and solve business challenges effectively.

The specialization comprises four comprehensive courses:

Applied Data Analytics with Python and SQL:

Master data manipulation, querying, and analysis using Python and SQL. Python for Data Visualization and Analysis:

Learn to create impactful visuals and perform exploratory data analysis using Python libraries like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.

Predictive Modeling with Python:

Develop and optimize machine learning models for actionable insights. Advanced Analytics with Power BI:

Leverage Power BI to create interactive dashboards and reports to derive actionable insights for making data-driven decisions.

By the end of this program, you’ll be ready to solve complex data challenges, deliver impactful insights, and advance your career in analytics. Join us to unlock the full potential of data and make meaningful contributions in any industry!

Programa

• **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

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Impartido por

Edureka

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Materias

Data Science