Resolución de problemas mediante datos para analistas de datos

Resumen

Data analysts must handle complex business problems and translate raw data into actionable insights, leveraging multiple tools to implement the complete lifecycle of a data analysis project. In this course, Data-driven Problem Solving for Data Analysts, you'll gain the ability to understand the typical workflow of a data analysis project, from defining problems to presenting it to stakeholders, using tools like Microsoft Excel, Python, and Tableau along the way.

First, you'll explore how to define data-driven business problems and the process of data exploration. Next, you'll discover the process of cleaning and preparing data, and identifying key trends.

Finally, you’ll learn how the data analysis process can culminate in creating compelling visualizations and presenting your findings effectively to stakeholders. When you're finished with this course, you'll have the skills and knowledge of how the end-to-end data analysis workflow is applied to tackle real-world business problems and deliver actionable recommendations backed by data.

Programa

• Introducción a la resolución de problemas basada en datos
Descripción general del curso y objetivos
Introducción al ciclo de vida del análisis de datos
• Definición de problemas empresariales basados en datos
Comprensión de las necesidades y objetivos empresariales
Traducción de problemas empresariales en preguntas de datos
Técnicas para una definición efectiva de problemas
• Exploración de datos
Introducción a las fuentes de datos y recolección de datos
Exploración de datos con Microsoft Excel
Exploración de datos usando Python
• Limpieza y preparación de datos
Importancia de la limpieza de datos
Técnicas para la limpieza de datos en Excel
Limpieza y preparación de datos en Python
Manejo de datos faltantes y valores atípicos
• Identificación de tendencias y conocimientos clave
Técnicas de análisis de datos
Uso de Excel para análisis de tendencias
Python para análisis estadístico
• Visualización y comunicación de conocimientos
Principios de visualización de datos efectiva
Creación de visualizaciones con Tableau
Técnicas avanzadas de visualización en Python
• Presentación de hallazgos a las partes interesadas
Elaboración de una narrativa convincente
Diseño de materiales de presentación con conocimientos clave
Técnicas para una comunicación efectiva
• Estudio de caso: Proyecto de análisis de datos de inicio a fin
Definición del problema
Exploración y preparación de datos
Análisis de tendencias y visualización
Presentación y recomendaciones
• Cierre del curso y próximos pasos
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos adicionales y aprendizaje adicional
Presentación final del proyecto y retroalimentación

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Impartido por

Ria Cheruvu

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Materias

Data Science