Análisis de Datos Exitoso para Industrias Modernas

Resumen

Si bien las habilidades fundamentales del análisis de datos contienen patrones comunes en todas las organizaciones e industrias, existen consideraciones específicas para diferentes situaciones laborales.

Programa de estudio

• 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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Enseñado por

Marc Espos

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Asignaturas

Ciencia de Datos