DeepLearning.AI Análisis de Datos

Resumen

Aprende habilidades analíticas en demanda que pueden transformar tu carrera. La toma de decisiones informada por datos es ahora una habilidad esencial para todos, desde las elecciones cotidianas del consumidor hasta las decisiones empresariales en todos los niveles.

A medida que crece la dependencia de los datos, también lo hace la necesidad de profesionales que puedan analizarlos e interpretarlos de manera efectiva. El Certificado Profesional en Análisis de Datos, dirigido por el líder del sector Sean Barnes, te equipa con las habilidades para gestionar todo el ciclo de vida de los datos, desde la definición de problemas hasta la entrega de insights.

Las habilidades que adquirirás están en alta demanda, y con los roles en ciencia de datos proyectados para crecer un 36% desde 2023 hasta 2033 según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., desarrollar estas habilidades te coloca a la vanguardia de un mundo centrado en los datos.

Lo exclusivo de este programa es su integración de nuevas herramientas de inteligencia artificial en el flujo de trabajo analítico. Aprenderás a usar modelos de lenguaje extenso como compañero de pensamiento, acelerando tareas como la modelización de simulaciones, depuración de fórmulas y visualización de datos.

Cada uno de los ejemplos del curso proviene de casos de uso del mundo real, desarrollando habilidades prácticas e inmediatamente útiles. Ya seas un ingeniero de software que trabaja con canalizaciones de datos, un comercializador o analista de negocios que extrae insights, o estés construyendo una carrera en análisis de datos, adquirirás la base para sobresalir en la economía de datos.

Este programa combina métodos estadísticos básicos con flujos de trabajo asistidos por IA, perfecto para profesionales de datos principiantes o practicantes experimentados en busca de nuevas técnicas.

Programa de estudio

• Introducción a la Analítica de Datos
Visión general de la analítica y la toma de decisiones basada en datos
El papel de la analítica de datos en diversas industrias
Comprender el ciclo de vida de los datos
• Conceptos básicos en métodos estadísticos
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Distribuciones de probabilidad
Pruebas de hipótesis
• Flujos de trabajo asistidos por IA
Introducción a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs)
Integración de herramientas de IA en el proceso de análisis
Uso de IA para la modelización de simulaciones
Depuración de fórmulas asistida por IA
Mejora de la visualización de datos con herramientas de IA
• Gestión y preprocesamiento de datos
Limpieza y transformación de datos
Manejo de datos faltantes
Ingeniería de características
Introducción a las canalizaciones de datos y procesos ETL
• Técnicas avanzadas de analítica
Análisis exploratorio de datos (EDA)
Modelado predictivo
Conceptos básicos de aprendizaje automático
Introducción al análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural
• Casos prácticos y aplicaciones del mundo real
Estudios de caso en analítica de negocios y marketing
Toma de decisiones basada en datos en el sector salud
Aplicaciones en analítica financiera
Ciencia de datos en el desarrollo de productos
• Comunicación de conocimientos y resultados
Técnicas efectivas de visualización de datos
Narración de historias con datos
Creación de informes de datos impactantes
Elaboración de presentaciones visuales con impacto en los negocios
• Proyecto de cierre
Definición de un problema del mundo real
Recolección y preparación de datos
Análisis de datos y extracción de conocimientos
Presentación de hallazgos y recomendaciones
• Desarrollo profesional en analítica de datos
Identificación de trayectorias profesionales en ciencia de datos
Construcción de un portafolio profesional
Oportunidades de networking y crecimiento profesional

Enseñado por

Sean Barnes

Asignaturas

Ciencia de Datos