Análisis de Datos Exitoso para Industrias Modernas

Resumen

While the fundamental skills of data analysis contain common patterns across every organisation and industry, there are specific considerations for different work situations.

Programa

• Introducción al Análisis de Datos
Comprensión de Datos: Tipos y Fuentes
Herramientas y Software Básicos para el Análisis de Datos
• Habilidades Fundamentales en el Análisis de Datos
Limpieza y Preparación de Datos
Análisis Explora­tivo de Datos (EDA)
Conceptos y Métodos Estadísticos
Técnicas de Visualización de Datos
• Consideraciones de Datos Específicas de la Industria
Análisis de Datos en el Comercio Minorista
Comportamiento del Consumidor y Pronóstico de Ventas
Análisis de Gestión de Inventarios
Análisis de Datos en Salud
Gestión de Datos de Pacientes y Privacidad
Análisis de Datos Epidemiológicos
Análisis de Datos en Finanzas
Análisis y Gestión de Riesgos
Detección y Prevención de Fraudes
• Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
Aprendizaje Automático y Análisis Predictivo
Big Data y Análisis en Tiempo Real
Minería de Datos y Análisis de Textos
• Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
Análisis de Estudios de Caso Específicos de la Industria
Proyectos Prácticos con Conjuntos de Datos del Mundo Real
• Herramientas y Software para el Análisis de Datos
Panorama de Software Popular para el Análisis de Datos (por ejemplo, Python, R, Excel)
Introducción a Bibliotecas y Marcos de Trabajo para el Análisis de Datos
Pandas, NumPy y SciPy
Bibliotecas de Aprendizaje Automático: Scikit-Learn, TensorFlow
• Consideraciones Éticas y Gobernanza de Datos
Preocupaciones de Privacidad y Políticas de Protección de Datos
Asegurar la Precisión e Integridad de los Datos
• Tendencias Futuras en el Análisis de Datos
El Impacto de la Automatización y la IA
Tecnologías Emergentes y Sus Implicaciones

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Impartido por

Marc Espos

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Materias

Data Science