DeepLearning.AI Análisis de Datos

Resumen

Learn in-demand analytics skills that can transform your career. Data-informed decision-making is now an essential skill for everyone, from everyday consumer choices to business decisions at all levels.

As reliance on data grows, so does the need for professionals who can analyze and interpret it effectively. The Data Analytics Professional Certificate, led by industry leader Sean Barnes, equips you with the skills to manage the entire data lifecycle, from defining problems to delivering insights.

The skills you'll gain are in high demand, and with data science roles projected to grow 36% from 2023 to 2033 according to the U.S. Bureau of Labor Statistics, developing these skills puts you at the forefront of a data-centric world.

Unique to this program is its integration of new AI tools into the analytics workflow. You'll learn to use large language models as a thought partner, accelerating tasks like simulation modeling, formula debugging, and data visualization.

Each of the course examples comes from real-world use cases, building practical and immediately useful skills. Whether you're a software engineer working with data pipelines, a marketer or business analyst extracting insights, or building a career in data analysis, you'll gain the foundation to excel in the data economy.

This program blends core statistical methods with AI-assisted workflows, perfect for beginner data professionals or experienced practitioners looking for fresh techniques.

Programa

• 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

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Impartido por

Sean Barnes

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Materias

Data Science