Bootcamp Completo de Analista de Datos: De lo Básico a lo Avanzado

Resumen

¿Estás listo para emprender una carrera gratificante como Analista de Datos? Ya seas un principiante o un profesional con experiencia que busca mejorar sus habilidades, este Completo Bootcamp de Analista de Datos es tu solución integral.

Este curso está meticulosamente diseñado para equiparte con todas las herramientas y técnicas esenciales necesarias para destacar en el campo del análisis de datos.

Programa de estudio

• Introducción al Análisis de Datos
Comprendiendo el Rol de un Analista de Datos
Visión General del Proceso de Análisis de Datos
Habilidades Clave y Herramientas para el Análisis de Datos
• Recolección y Preprocesamiento de Datos
Fuentes y Tipos de Datos
Técnicas de Limpieza de Datos
Manejo de Datos Faltantes
Transformación y Normalización de Datos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas Descriptivas
Técnicas de Visualización de Datos
Identificación de Patrones y Tendencias
Detección de Valores Atípicos
• Manipulación de Datos con Python
Introducción a Python para el Análisis de Datos
Uso de Pandas para la Manipulación de Datos
Limpieza y Preparación de Datos con Python
• Introducción a Bases de Datos y SQL
Comprender Bases de Datos y su Importancia
Conceptos Básicos de SQL para Recuperación de Datos
SQL Avanzado para Manipulación de Datos
Integración de SQL con Flujos de Trabajo de Análisis de Datos
• Visualización de Datos e Informes
Principios de Visualización de Datos Efectiva
Uso de Matplotlib y Seaborn para Visualización de Datos
Creación de Visualizaciones Interactivas con Tableau
Narrativa con Datos y Generación de Informes
• Análisis Estadístico para Analistas de Datos
Conceptos Estadísticos Fundamentales
Pruebas de Hipótesis y Intervalos de Confianza
Análisis de Regresión
Análisis de Probabilidad y Distribución
• Introducción al Aprendizaje Automático para Analistas de Datos
Visión General de Conceptos de Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
Construcción de Modelos Predictivos Simples
Evaluación del Desempeño del Modelo
• Temas Avanzados en Análisis de Datos
Análisis de Series Temporales
Análisis de Texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Visión General de Tecnologías de Big Data
Ética en el Análisis de Datos
• Herramientas para el Análisis de Datos
Visión General de R para el Análisis de Datos
Introducción a Excel para Procesamiento de Datos
Aprovechamiento de Plataformas en la Nube para Procesamiento de Datos (por ejemplo, AWS, GCP)
• Proyecto Final
Definición del Planteamiento del Problema
Recolección y Limpieza de Datos
Realización de Análisis y Visualización
Presentación de Conclusiones e Ideas
• Desarrollo Profesional para Analistas de Datos
Construcción de un Portafolio de Analista de Datos
Estrategias de Búsqueda de Empleo y Networking
Preparación para Entrevistas de Analista de Datos
Aprendizaje Continuo y Desarrollo de Habilidades

Enseñado por

Krish Naik, Jayant Topnani and KRISHAI Technologies Private Limited

Asignaturas

Ciencia de Datos