Description
Este curso presenta una gentil introducción a los conceptos del análisis de datos, el rol de un Analista de Datos y las herramientas que se utilizan para realizar las funciones diarias. Obtendrás una comprensión del ecosistema de datos y de los fundamentos del análisis de datos, como la recopilación de datos o la minería de datos. También aprenderás las aptitudes generales que se requieren para comunicar eficazmente tus datos a los interesados y cómo el dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos.
Este curso te ayudará a diferenciar entre los roles de trabajo de un Analista de Datos, un Científico de Datos y un Ingeniero de Datos. Aprenderás las responsabilidades de un Analista de Datos y exactamente lo que implica el análisis de datos. Serás capaz de resumir el ecosistema de datos, como las bases de datos y los almacenes de datos. Luego descubrirás los principales proveedores dentro del ecosistema de datos y explorarás las diversas herramientas en las instalaciones y en la nube. Continúa este emocionante viaje y descubre las plataformas de Grandes Volúmenes de Datos como Hadoop, Hive y Spark. Al final de este curso podrás visualizar la vida diaria de una Analista de Datos, entender las diferentes carreras que están disponibles para el análisis de datos e identificar los muchos recursos disponibles para manejar esta profesión.
A lo largo de este curso aprenderás los aspectos claves del análisis de datos. Empezarás a explorar los fundamentos de la recopilación de datos, y aprenderás a identificar tus fuentes de datos. Luego aprenderás a limpiar, analizar y compartir tus datos con el uso de visualizaciones y herramientas de paneles de datos. Todo esto se combina en el proyecto final donde se pondrán a prueba tus conocimientos del material del curso, explorarás lo que significa ser un Analista de Datos y te proporcionará un escenario del mundo real del análisis de datos.
Este curso no requiere ningún tipo experiencia de análisis de datos, hojas de cálculo o ciencia de la computación. Todo lo que necesitas para comenzar es un conocimiento básico de computación, matemáticas de secundaria y acceso a un navegador web moderno como Chrome o Firefox.
What you will learn
¿Qué es el Análisis de Datos?
En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de análisis de datos y los pasos clave en un proceso de análisis de datos. Obtendrás una comprensión de los diferentes componentes de un ecosistema de datos moderno, también el rol que cumplen los Ingenieros de Datos, Analistas de Datos, Científicos de Datos, Analistas de Negocios y el rol que juegan en este ecosistema los Analistas de Inteligencia de Negocios. También aprenderás sobre el rol, las responsabilidades y las habilidades necesarias para ser un Analista de Datos además conocerás cómo es un día típico en la vida de un Analista de Datos.
El Ecosistema de Datos
En este módulo, aprenderás acerca de los diferentes tipos de estructuras de datos, formatos de archivo, fuentes de datos y los lenguajes que los profesionales de los datos utilizan en sus tareas del día a día. Obtendrás una comprensión de los distintos tipos de repositorios de datos, como las Bases de Datos, Almacenes de Datos, Mercados de Datos, Lagos de Datos y las Tuberías de Datos. Además, aprenderás sobre el Proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), que se utiliza para extraer, transformar y cargar los datos en los repositorios de datos. Obtendrás una comprensión básica de las herramientas de Grandes Volúmenes de Datos y el Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos tales como Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive, y Spark.
Recopilación y Transformación de Datos Brutos
En este módulo, aprenderás sobre el proceso y los pasos necesarios para identificar, reunir e importar datos de fuentes dispares. Aprenderás acerca de las tareas que implican la transformación de los datos brutos y la limpieza de estos datos para que estén listos para su posterior análisis. Además, comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para reunir, importar, limpiar datos y transformar datos brutos, junto con algunas características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
Minería y Visualización de Datos y Comunicación de Datos
En este módulo, aprenderás acerca del rol del Análisis Estadístico en la minería y la visualización de datos. Aprenderás sobre las diversas herramientas y técnicas tanto analíticas como estadísticas que puedes utilizar para obtener una comprensión más profunda de tus datos. Estas herramientas te ayudarán a entender los patrones, tendencias y correlaciones que existen en los datos. Adicionalmente, aprenderás sobre los diversos tipos de visualización de datos que pueden ayudarte con la comunicación y a contar una historia convincente de tus datos. También comprenderás las diferentes herramientas que pueden utilizarse para la extracción y visualización de datos, junto con algunas de sus características, fortalezas, limitaciones y aplicaciones.
