Qué necesitas saber antes de
comenzar
Inicio 4 June 2026 15:34
Fin 4 June 2026
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3 days 8 hours 54 minutes
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Resumen
Are you ready to embark on a rewarding career as a Data Analyst? Whether you're a beginner or an experienced professional looking to enhance your skills, this Complete Data Analyst Bootcamp is your one-stop solution.
This course is meticulously designed to equip you with all the essential tools and techniques needed to excel in the field of data analysis.
Programa
- Introducción al Análisis de Datos
- Recolección y Preprocesamiento de Datos
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Manipulación de Datos con Python
- Introducción a Bases de Datos y SQL
- Visualización de Datos e Informes
- Análisis Estadístico para Analistas de Datos
- Introducción al Aprendizaje Automático para Analistas de Datos
- Temas Avanzados en Análisis de Datos
- Herramientas para el Análisis de Datos
- Proyecto Final
- Desarrollo Profesional para Analistas 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
Fuentes y Tipos de Datos
Técnicas de Limpieza de Datos
Manejo de Datos Faltantes
Transformación y Normalización de Datos
Estadísticas Descriptivas
Técnicas de Visualización de Datos
Identificación de Patrones y Tendencias
Detección de Valores Atípicos
Introducción a Python para el Análisis de Datos
Uso de Pandas para la Manipulación de Datos
Limpieza y Preparación de Datos con Python
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
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
Conceptos Estadísticos Fundamentales
Pruebas de Hipótesis y Intervalos de Confianza
Análisis de Regresión
Análisis de Probabilidad y Distribución
Visión General de Conceptos de Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
Construcción de Modelos Predictivos Simples
Evaluación del Desempeño del Modelo
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
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)
Definición del Planteamiento del Problema
Recolección y Limpieza de Datos
Realización de Análisis y Visualización
Presentación de Conclusiones e Ideas
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
Impartido por
Krish Naik, Jayant Topnani and KRISHAI Technologies Private Limited
Materias
Data Science