Emprende un Viaje Autodidacta en el Mundo de los Datos

Resumen

Descubre cómo hacer la transición de la enseñanza a la analítica de datos a través del autoaprendizaje, aprovechando el apoyo de la comunidad en la industria tecnológica.

Programa de estudio

• Introducción a la Analítica de Datos
Comprensión de la Analítica de Datos: Definición e Importancia
Caminos Profesionales en Analítica de Datos
Autoaprendizaje vs. Aprendizaje Tradicional en Analítica de Datos
• Construyendo una Base Sólida
Conceptos básicos de Estadística y Probabilidad
Introducción a la Programación para el Análisis de Datos (Python/R)
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
• Herramientas y Tecnologías Esenciales
Visión General de Herramientas Clave de Analítica de Datos
Introducción a Excel para el Análisis de Datos
Iniciándose con SQL para la Gestión de Datos
Introducción a Tableau y la Visualización de Datos
• Aprendizaje a través de Proyectos
Selección de un Tema de Proyecto Adecuado
Recolección y Exploración de Datos
Análisis y Visualización de Datos
• Unirse a la Comunidad de Datos
Encontrar y Unirse a Foros y Comunidades en Línea
Participar en Retos y Competencias de Datos
Construir una Marca Personal en el Ámbito de Datos
• Temas Avanzados y Aprendizaje Continuo
Introducción al Aprendizaje Automático
Comprensión de Tecnologías de Big Data
Exploración de la Automatización en la Analítica de Datos
• Transición Profesional y Networking
Construyendo un Portafolio Efectivo
Realización de Entrevistas Informativas con Profesionales de Datos
Preparación para Entrevistas de Trabajo en Analítica de Datos
• Aprovechamiento del Apoyo Comunitario
Utilización de Recursos en Línea: MOOCs, Blogs y Podcasts
Encontrando Oportunidades de Mentoría en la Industria Tecnológica
Colaboración en Proyectos de Código Abierto
• Conclusión y Siguientes Pasos
Establecimiento de Metas para el Primer Trabajo en Analítica de Datos
Planificación de un Camino para el Aprendizaje Continuo y Avance

---

Asignaturas

Desarrollo Personal