Diferentes pasos y herramientas en un proyecto de análisis de datos

Resumen

Explore the fundamentals of data analytics, from collection and cleaning to visualization and predictive modeling, learning to transform raw data into actionable business insights.

Programa

• Introducción a la Analítica de Datos
Visión General de la Analítica de Datos
Importancia y Aplicaciones en los Negocios
• Recolección de Datos
Tipos de Datos (Estructurados vs. No Estructurados)
Fuentes y Métodos de Adquisición de Datos
Herramientas para la Recolección de Datos
• Limpieza y Preparación de Datos
Identificación y Manejo de Datos Faltantes
Técnicas de Transformación de Datos
Herramientas para la Limpieza de Datos
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Estadísticas Descriptivas y Resumen de Datos
Técnicas de Visualización de Datos
Identificación de Patrones e Ideas
• Visualización de Datos
Principios de una Visualización de Datos Efectiva
Herramientas para Crear Visualizaciones (por ejemplo, Tableau, Power BI)
Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
• Análisis Estadístico
Pruebas de Hipótesis
Análisis de Correlación y Regresión
ANOVA y Otros Métodos Estadísticos
• Modelado Predictivo
Introducción a los Algoritmos de Aprendizaje Automático
Selección y Evaluación de Modelos
Herramientas para el Modelado Predictivo (por ejemplo, Python, R)
• Comunicación de Perspectivas
Elaboración de una Historia de Datos Efectiva
Presentación de Ideas Basadas en Datos a los Interesados
Herramientas para Informes y Paneles de Control
• Gestión de Proyectos en Analítica de Datos
Ciclo de Vida de un Proyecto de Analítica de Datos
Colaboración en Equipo y Prácticas Ágiles
Herramientas para la Gestión de Proyectos
• Consideraciones Éticas y Privacidad de los Datos
Comprensión de las Leyes y Regulaciones sobre Privacidad de Datos
Implicaciones Éticas del Análisis de Datos
• Proyecto Final
Aplicación de Conceptos Aprendidos a un Problema Real de Analítica de Datos
Presentación Final de Ideas y Recomendaciones

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Materias

Data Science