Analista de Datos: Certificado Profesional en Análisis de Datos

Resumen

Toma decisiones basadas en datos, análisis de datos, recopilación de datos, limpieza, análisis estadístico, visualización, privacidad. Lo que aprenderás:

análisis de negocios, análisis de datos, Microsoft Excel, ciencia de datos, recopilación y adquisición de datos, limpieza y preparación de datos, análisis estadístico, interpretación y reportes de datos, visualización de datos, privacidad y ética de datos, herramientas y software para análisis de datos.

Desarrollo profesional y tendencias del mercado laboral. Análisis de datos (habilidades fundamentales básicas), introducción al análisis de negocios y de datos (módulo complementario), experiencia práctica (aplicación práctica), toma de decisiones basada en datos (aplicación estratégica), uso avanzado de Microsoft Excel (habilidad especializada), SQL y SQL para análisis de datos (habilidades de bases de datos).

Especialización:

análisis de datos en marketing (módulo complementario), especialización:

análisis y analítica de datos de ventas y servicios (módulo complementario), especialización:

calidad, gestión y gobernanza de datos (módulo complementario). Toma de decisiones basada en datos y análisis de costo-beneficio (módulo complementario).

Bienvenido al programa:

Analista de Datos:

Certificado Profesional en Análisis de Datos por el Instituto MTF. Curso proporcionado por el Instituto MTF de Gestión, Tecnología y Finanzas.

MTF es el instituto educativo y de investigación global con sede en Lisboa, Portugal, enfocado en la educación híbrida (presencial y en línea) de negocios y profesional en las áreas de negocios y administración, ciencia y tecnología, banca y finanzas. El centro de I+D de MTF se centra en actividades de investigación en áreas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos, Big Data, WEB3, blockchain, criptomonedas y activos digitales, metaversos, transformación digital, fintech, comercio electrónico, Internet de las cosas.

MTF es socio oficial de IBM, Intel, Microsoft y miembro de la Cámara de Comercio e Industria Portuguesa. MTF está presente en 216 países y ha sido elegido por más de 712.000 estudiantes.

Autores del curso:

La Dra. Alex Amoroso es una profesional experimentada con una rica experiencia en el mundo académico e industrial, especializada en metodologías de investigación, formulación de estrategias y desarrollo de productos.

Con un doctorado de la Escuela de Ciencias Sociales y Política en Lisboa, Portugal, donde fue galardonada con distinción y honor por su investigación ejemplar, Alex Amoroso aporta una gran cantidad de conocimientos y experiencia. Además de sus estudios de doctorado, la Sra.

Amoroso ha servido como profesora invitada, impartiendo cursos a una amplia gama de estudiantes desde nivel de pregrado hasta estudiantes de negocios de cursos profesionales y ejecutivos. Actualmente, en EIMT en Zúrich, Suiza, enseña a estudiantes de doctorado, ofreciendo instrucción avanzada en diseño y metodologías de investigación, y en el Instituto MTF, la Sra.

Amoroso lidera el dominio académico del desarrollo de productos. En sinergia entre la experiencia académica y empresarial, la Sra.

Amoroso ha logrado altos resultados en su carrera empresarial, liderando actividades de I+D, desarrollo de productos, desarrollo estratégico, actividades de análisis de mercado en una amplia gama de empresas. Implementó las mejores prácticas del mercado en industrias desde la banca y finanzas, hasta PropTech, consultoría e investigación y startups innovadoras.

La extensa producción científica de Alex Amoroso incluye numerosos artículos publicados en revistas de renombre, así como presentaciones orales y pósters en conferencias internacionales. Sus hallazgos de investigación han sido presentados en instituciones prestigiosas como la Escuela de Ciencias Políticas y Sociales y la Conferencia "Stressed Out" en UCL, entre otras.

Con una pasión por la colaboración interdisciplinaria y un compromiso por impulsar cambios positivos, Alex Amoroso está dedicada a empoderar a los aprendices y profesionales para el uso de metodologías innovadoras para lograr la excelencia en el mundo empresarial global. El Dr.

Pedro Nunes ha forjado una carrera multifacética combinando academia y experiencia práctica en negocios. Su viaje educativo culminó con un doctorado en Análisis Económico y Estrategia Empresarial con una mención cum laude de la Universidad de Santiago de Compostela.

Profesionalmente, ha navegado por varios sectores, incluyendo tecnología, comercio internacional y consultoría, con roles que van desde analista de negocios hasta director. Actualmente, Pedro se desempeña como profesor en varios programas de DBA, aplicando su amplia experiencia en la industria y sus perspectivas académicas para educar a la próxima generación de profesionales.

El curso "Analista de Datos:

Certificado Profesional en Análisis de Datos" está estructurado para proporcionar una experiencia de aprendizaje integral, comenzando con habilidades fundamentales de análisis de datos y avanzando hacia aplicaciones especializadas y técnicas avanzadas. A continuación se ofrece un desglose de las secciones clave:

Sección:

Análisis de Datos (Habilidades Fundamentales Básicas) Esta sección establece las bases para el análisis de datos, cubriendo conceptos esenciales como recopilación, limpieza, preparación de datos y análisis exploratorio de datos (EDA).

Se adentra en el análisis estadístico, la visualización de datos y la analítica predictiva. Crucialmente, aborda la interpretación de datos, el reporte, la privacidad y la ética, asegurando una comprensión integral.

También obtendrás conocimientos sobre las herramientas y software utilizados en análisis de datos, construcción de portafolios y desarrollo profesional. Sección:

Introducción al Análisis de Negocios y de Datos (Módulo Complementario) Este módulo construye un puente entre el análisis de datos y la aplicación empresarial.

Se enfoca en comprender las necesidades empresariales, definir problemas, y aplicar técnicas de análisis de datos para resolver desafíos empresariales. Explorarás tipos y fuentes de datos, técnicas de análisis de datos comerciales y visualización de datos para obtener insights empresariales.

Incluye estudios de caso y discusiones sobre el papel de la tecnología en los negocios y el análisis de datos. Sección:

Experiencia Práctica (Aplicación Práctica) Esta sección enfatiza el desarrollo de habilidades prácticas a través de ejercicios prácticos utilizando herramientas estándar de la industria.

Ganarás experiencia con Excel, SQL, Python, R y Tableau. Los ejercicios se centran en tareas como recuperar y analizar datos, manejar datos faltantes, realizar análisis estadísticos y crear visualizaciones de datos.

Sección:

Toma de Decisiones Basada en Datos (Aplicación Estratégica) Esta sección se enfoca en utilizar datos para informar los procesos de toma de decisiones. Cubre varios tipos de análisis (descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo) y cómo contribuyen a la toma de decisiones basada en datos.

Aprenderás sobre la cultura basada en datos, herramientas y tecnologías y estudios de caso del mundo real. Sección:

Uso Avanzado de Microsoft Excel (Habilidad Especializada) Este módulo profundiza en las funcionalidades avanzadas de Excel, incluyendo fórmulas avanzadas, análisis de datos, visualización, gestión de datos y automatización con macros y VBA.

El módulo también habla sobre Excel potenciado por IA con Gemini y Copilot. Incluye numerosos ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje.

Sección:

SQL y SQL para Análisis de Datos (Habilidades de Bases de Datos) Esta sección proporciona una comprensión integral de SQL, cubriendo comandos básicos, recuperación y manipulación de datos, consultas avanzadas, uniones, subconsultas y modificación de datos. También cubre optimización de consultas, indexación y características avanzadas de SQL.

El módulo concluye con un proyecto final y preparación para evaluación. Sección:

Especialización:

Análisis de Datos en Marketing (Módulo Complementario) Este módulo se centra en la aplicación del análisis de datos en un contexto de marketing.

Cubre tipos de datos de marketing, fuentes, métricas clave, modelos analíticos, segmentación, analítica predictiva, pruebas A/B, análisis de campañas, consideraciones éticas y creación de una cultura de marketing basada en datos. Sección:

Especialización:

Análisis y Analítica de Datos de Ventas y Servicios (Módulo Complementario) Este módulo se enfoca en el análisis de datos dentro de entornos de ventas y servicio.

Cubre temas como tendencias de ventas, análisis de pipeline, optimización de tasas de conversión, predicción de abandono de clientes y el uso de datos para mejorar la eficiencia del soporte al cliente. También cubre fuentes de datos, calidad y limpieza.

Sección:

Especialización:

Calidad, gestión y Gobernanza de Datos (Módulo Complementario) Este módulo se centra en los principios y prácticas de gobernanza y gestión de datos. Cubre marcos de gobernanza de datos, roles, responsabilidades, gestión de calidad de datos y el uso de herramientas y tecnologías de gobernanza de datos.

Sección:

Toma de Decisiones Basada en Datos y Análisis de Costo-Beneficio (Módulo Complementario) Este módulo combina la toma de decisiones basada en datos con el análisis de costo-beneficio. Cubre cómo recopilar, analizar e interpretar datos para la toma de decisiones, y cómo realizar análisis de costo-beneficio para evaluar iniciativas potenciales.

También cubre las herramientas y tecnologías utilizadas para la toma de decisiones basada en datos. El análisis de datos es el proceso de recopilar, limpiar y organizar datos para descubrir patrones, insights y tendencias que pueden ayudar a individuos y organizaciones a tomar decisiones informadas.

Implica examinar datos en bruto para encontrar respuestas a preguntas específicas, identificar posibles problemas o descubrir oportunidades de mejora. Los analistas de datos transforman datos en bruto en insights accionables para ayudar a las organizaciones a mejorar operaciones, estrategias y experiencias de clientes.

Las habilidades fundamentales incluyen análisis estadístico, pensamiento crítico, visualización de datos y dominio de herramientas como Excel, SQL, Python y Tableau. Aprender habilidades de análisis de datos es crucial para construir una carrera en el mundo de hoy impulsado por datos, tanto para posiciones profesionales como para gerentes de todos los niveles.

Aquí está el porqué:

Para Profesionales:

Mayor Empleabilidad:

Las habilidades de análisis de datos son muy demandadas en diversas industrias. Los profesionales con estas habilidades tienen más probabilidades de asegurar trabajos bien remunerados y avanzar en sus carreras.

Mejora en la Toma de Decisiones:

El análisis de datos permite a los profesionales tomar decisiones informadas basadas en evidencia y insights en lugar de depender de la intuición o conjeturas. Mejora en la Resolución de Problemas:

El análisis de datos ayuda a los profesionales a identificar las causas raíz de los problemas, desarrollar soluciones efectivas y realizar un seguimiento de la efectividad de las intervenciones.

Mayor Eficiencia y Productividad:

Al automatizar tareas e identificar áreas de mejora, el análisis de datos puede ayudar a los profesionales a trabajar de manera más eficiente e incrementar su productividad. Para Gerentes:

Planificación Estratégica:

El análisis de datos proporciona a los gerentes los insights necesarios para desarrollar estrategias efectivas, establecer metas realistas y seguir el progreso hacia los objetivos.

Gestión del Rendimiento:

Los gerentes pueden usar datos para monitorear el rendimiento del equipo, identificar áreas de mejora y proporcionar comentarios específicos a los empleados. Gestión de Riesgos:

El análisis de datos puede ayudar a los gerentes a identificar riesgos potenciales, evaluar su impacto y desarrollar estrategias de mitigación.

Innovación y Crecimiento:

Analizando datos sobre el comportamiento del cliente, tendencias del mercado y actividades de la competencia, los gerentes pueden identificar oportunidades para la innovación y el crecimiento. Aprender habilidades de análisis de datos es esencial para que profesionales y gerentes de todos los niveles tengan éxito en el mundo actual impulsado por datos.

Estas habilidades pueden ayudar a las personas a tomar mejores decisiones, resolver problemas más efectivamente y contribuir al éxito de sus organizaciones.

Programa de estudio

• Introducción al Análisis de Datos
Panorama del Análisis de Datos
Importancia de los Datos en las Decisiones Empresariales
Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Datos
• Recopilación y Limpieza de Datos
Fuentes y Tipos de Datos
Métodos de Recopilación de Datos
Técnicas de Limpieza y Preparación de Datos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas Descriptivas
Técnicas de Visualización de Datos
Identificación de Patrones y Tendencias
• Análisis Estadístico
Fundamentos de Estadística Inferencial
Pruebas de Hipótesis
Análisis de Regresión
• Introducción a las Herramientas de Análisis de Datos
Excel para el Análisis de Datos
Introducción a Python y R
Uso de SQL para la Manipulación de Datos
• Visualización de Datos
Principios de Visualización Efectiva de Datos
Herramientas de Visualización: Tableau y Power BI
Creación de Tableros y Reportes
• Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
Análisis de Series Temporales
Análisis de Clústeres
Detección de Anomalías
• Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos
Fundamentos del Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado vs No Supervisado
Aplicación del Aprendizaje Automático en el Análisis de Datos
• Fundamentos de Big Data
Introducción a las Herramientas y Conceptos de Big Data
Trabajo con Conjuntos de Datos Grandes
Comprensión de Data Warehousing y Data Lakes
• Toma de Decisiones Basada en Datos
Interpretación de Datos para Perspectivas Empresariales
Desarrollo de Estrategias Basadas en Datos
Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
• Proyecto Final
Diseño e Implementación del Proyecto
Presentación de Resultados
Revisión y Retroalimentación de Pares
• Revisión y Certificación
Resumen de Conceptos Clave
Evaluación Final
Proceso de Certificación y Próximos Pasos

Enseñado por

MTF Institute of Management, Technology and Finance

Asignaturas

Ciencia de Datos