Fundamentos de Análisis de Datos

Resumen

In this course, you’ll learn to harness the volume & complexity of information to help businesses make better decisions. This is data analytics, and it powers insights across almost every industry, even ones you might not think of:

from fashion and government, to tech, sports and healthcare.

This course is the first in a series designed to prepare you for an entry level data analyst role. You don’t need any prior experience with analytics software, programming, or even data to succeed in this course.

Whether you’re looking to start a career in data analytics or level up in your current role, this course is for you. It’s designed to take you from no prior experience to leading your own end to end projects.

And, if you’re already working as a data analyst or in a similar role, you’ll find new strategies and insights to continue growing in your career. Starting out, you’ll learn what data is & the many forms it can take.

Then, you’ll get hands on with spreadsheets, a powerful tool for analyzing and visualizing data. You’ll explore real-world datasets throughout the video demos and the interactive labs, including hotel bookings, baby names, and home sales.

Finally, you’ll learn a structured approach for data analytics projects that works across industries. Plus, throughout this course, you’ll get hands-on with large language models, which are changing the nature of work.

They are not a replacement for your perspective, but they can augment your skills, serving as a thought partner for your practice. In this course, you’ll use LLMs to interpret data visualizations, run analyses, and more.

Data analytics is both analytical and creative. While you will crunch numbers, and that’s fun in its own right, you’ll also craft compelling stories to inspire action.

You’ll discover new things every day, work with people from all backgrounds, and see the real world impacts of your expertise.

Programa

• Datos y el rol del analista de datos
Este módulo introduce conceptos clave en análisis de datos, enfocándose en tipos de datos, formatos, roles y el ecosistema que rodea a los datos. Explora diversas representaciones de datos, diferencia entre tipos de datos e introduce formatos comunes de archivos de datos. Además, profundiza en las responsabilidades de diferentes roles de datos y oportunidades de carrera en el campo. El módulo también cubre las fortalezas y debilidades de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y sus aplicaciones en análisis de datos.
• Uso de hojas de cálculo para análisis de datos
Este módulo ofrece una guía práctica para utilizar hojas de cálculo de manera efectiva, tanto en la vida cotidiana como en un contexto empresarial. Cubre las habilidades fundamentales necesarias para operar hojas de cálculo, especialmente Google Sheets. Explorarás varios casos de uso, aprenderás cómo abordar diferentes problemas empresariales con tipos de datos específicos y obtendrás experiencia práctica con tareas esenciales de hojas de cálculo. También incluye una comparación de tipos de archivos y su conexión con datos estructurados y no estructurados, así como técnicas para organizar y analizar datos dentro de hojas de cálculo.
• Visualización de datos en hojas de cálculo
Este módulo profundiza en el arte de la visualización de datos, una habilidad crucial para que los analistas de datos comuniquen efectivamente ideas y fomenten la toma de decisiones. Aprenderás el rol de las visualizaciones en la narrativa de datos, explorarás varios tipos de gráficos y desarrollaras la capacidad de crear e interpretar representaciones visuales de datos. El módulo enfatiza las mejores prácticas para seleccionar la visualización más apropiada para diferentes análisis. También verás cómo usar LLMs para ayudar a interpretar y crear visualizaciones de datos.
• El ciclo de vida del análisis de datos
Este módulo proporciona una exploración detallada del ciclo de vida del análisis de datos, enfatizando el enfoque sistemático requerido para convertir datos crudos en ideas accionables. Aprenderás sobre cada etapa del ciclo de vida, desde definir el problema hasta evaluar la efectividad de las decisiones, y cómo reunir el contexto empresarial y los requerimientos de partes interesadas para refinar preguntas de negocio. El módulo también cubre el proceso de determinar el tipo apropiado de análisis, el impacto del conocimiento del dominio y herramientas como la Matriz de Rumsfeld para asegurar un análisis y toma de decisiones integrales.

Impartido por

Sean Barnes

Materias

Data Science