Introducción a la Alfabetización de Datos

Resumen

Understanding how to work with data is an increasingly important skill. Businesses collect huge volumes of data and they expect their workforce to be able to use that data to inform decision making and to justify new strategies, products, and business processes.

Fortunately, if you have basic math skills (arithmetic and some exposure to algebra) then you have the skills needed to be data literate.

Programa

• Descripción y Objetivos del Curso
Introducción a la Alfabetización de Datos
Importancia de los Datos en la Toma de Decisiones
Metas del Curso y Resultados de Aprendizaje
• Entendiendo los Datos
Tipos de Datos: Cualitativos vs Cuantitativos
Datos Estructurados vs No Estructurados
Fundamentos de los Métodos de Recolección de Datos
• Gestión y Almacenamiento de Datos
Introducción a Bases de Datos y Hojas de Cálculo
Comprensión de los Sistemas de Almacenamiento de Datos
Fundamentos de la Privacidad y Seguridad de los Datos
• Limpieza y Preparación de Datos
Importancia de la Calidad de los Datos
Técnicas Comunes de Limpieza de Datos
Manejo de Datos Faltantes o Incompletos
• Fundamentos de Análisis de Datos
Estadísticas Descriptivas
Introducción a la Visualización de Datos
Herramientas Básicas para el Análisis de Datos (Excel, Google Sheets)
• Interpretación y Presentación de Datos
Comprensión de Tendencias y Patrones
Creación de Visualizaciones de Datos Efectivas
Comunicación de Perspectivas y Hallazgos
• Toma de Decisiones Basada en Datos
Introducción a la Toma de Decisiones Basada en Datos
Estudios de Caso: Uso de Datos para Impulsar Estrategias Empresariales
Consideraciones Éticas en el Uso de Datos
• Introducción a Temas Avanzados
Introducción a Big Data y Analítica
Resumen de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
Oportunidades para Aprender Más en Ciencia de Datos
• Revisión del Curso y Proyecto
Resumen de los Conceptos y Habilidades Clave
Proyecto Final: Aplicación de Conceptos de Alfabetización de Datos a un Escenario Real
Evaluación y Retroalimentación del Curso

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Impartido por

Dan Sullivan

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Materias

Data Science