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Rav Ahuja
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...
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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.
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Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Covers the fundamentals of data analysis, such as data collection and data mining, making it suitable for beginners
Provides a comprehensive overview of the data ecosystem, including databases and data warehouses, empowering learners to understand the broader context of data analysis
Introduces various tools for data analysis, both on-premises and cloud-based, equipping learners with practical skills
Explores Big Data platforms like Hadoop, Hive, and Spark, providing learners with an understanding of cutting-edge technologies used in the industry
Presents a final project that simulates real-world data analysis scenarios, allowing learners to apply their acquired knowledge in a practical setting

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Reviews summary

Introducción al análisis de datos

Este curso ofrece una introducción integral al análisis de datos, cubriendo conceptos fundamentales, habilidades y herramientas esenciales. Las revisiones elogian su claridad, estructura y alcance, destacando su valor para principiantes y aquellos que buscan mejorar sus conocimientos en análisis de datos.
Aunque el curso es completo, los revisores señalan que es accesible para principiantes.
"Este curso no requiere ningún tipo experiencia de análisis de datos, hojas de cálculo o ciencia de la computación."
Los revisores reconocen la importancia de las habilidades de análisis de datos en el mercado laboral actual.
"El dominio de estas aptitudes puede darte la opción de convertirte en un tomador de decisiones impulsado por los datos."
Los revisores aprecian los ejemplos prácticos y los ejercicios que les permiten aplicar sus conocimientos.
"El proyecto final ... proporcionará un escenario del mundo real del análisis de datos."
El curso cubre varios aspectos del análisis de datos, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la visualización y comunicación.
"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."
El curso brinda una comprensión sólida de los conceptos del análisis de datos, el papel de los analistas y las herramientas utilizadas.
"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."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Introducción al Análisis de Datos with these activities:
Review basic mathematics
Refresh basic mathematical knowledge and skills to build a strong foundation for the course.
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  • Review basic arithmetic operations (addition, subtraction, multiplication, division)
  • Practice solving algebraic equations and inequalities
  • Review trigonometric functions and identities
Connect with data analytics professionals
Build relationships with experienced professionals to gain insights and guidance in data analytics.
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  • Attend industry events and meetups to connect with potential mentors
  • Reach out to professionals on LinkedIn or other professional networking platforms
Read "Data Mining: Concepts and Techniques"
Gain a comprehensive understanding of data mining concepts and techniques by reading a foundational text.
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  • Read chapters 1-3 to understand the concepts and challenges of data mining
  • Review chapter 4 to learn about data preprocessing techniques
  • Read chapters 5-7 to explore clustering, classification, and association rule mining
Five other activities
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Participate in a data analysis study group
Collaborate with peers to discuss and solve data analysis problems.
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  • Join or start a study group with fellow students
  • Meet regularly to discuss course material, share insights, and work on projects together
Solve data analysis practice problems
Reinforce data analysis skills by solving practice problems.
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  • Use Python or R to solve problems involving data cleaning and manipulation
  • Practice creating and interpreting visualizations for data exploration and analysis
Follow online tutorials on data analysis tools
Enhance data analysis skills by following guided tutorials on specific tools and techniques.
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  • Identify a specific data analysis tool or technique to learn
  • Find and follow online tutorials that provide step-by-step instructions and examples
Build a data dashboard
Apply data analysis skills to create a dashboard that effectively communicates insights.
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  • Identify a dataset and define the key metrics to track
  • Design and implement a data dashboard using visualization tools
  • Write a report summarizing the insights and recommendations derived from the dashboard
Create a data analysis blog
Solidify understanding of data analysis concepts by teaching others through a blog.
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  • Choose a topic and gather relevant data
  • Write and publish a blog post explaining the topic and providing insights

Career center

Learners who complete Introducción al Análisis de Datos will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts take a deep dive into their companies' databases and use their keen attention to detail to make sense of complex, often-disparate sets of information. This course builds a foundation in data collection, analysis, and visualization, all of which are essential skills for Data Analysts. By taking this course, you can learn what it takes to make informed decisions based on data-driven insights.
Data Scientist
Data Scientists use their expertise in machine learning, statistics, and data analysis to solve complex business problems. This course can be a useful precursor to a career as a Data Scientist. It will introduce you to the concepts of data analysis, data mining, and data visualization. This foundational knowledge will support you as you further specialize in the field and develop the advanced skills that Data Scientists need to succeed.
Business Analyst
Business Analysts use their understanding of business processes and data analysis to help companies make better decisions. This course will help you build a foundation in data analysis techniques and concepts. You will also learn how to communicate your findings to stakeholders in a clear and concise way. This is an essential skill for Business Analysts, who often work closely with business leaders to develop and implement data-driven solutions.
Database Administrator
Database Administrators are responsible for managing and maintaining databases. This course will introduce you to the basics of database management, including data modeling, database design, and data security. This foundation will support you as you learn the more advanced skills that Database Administrators need to succeed.
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the infrastructure that supports data analysis. This course will introduce you to the concepts of data engineering, including data integration, data warehousing, and data mining. This foundational knowledge will support you as you learn the more advanced skills that Data Engineers need to succeed.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. While not a perfect fit, this course may be useful for Software Engineers who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Systems Analyst
Systems Analysts study how computer systems work and how they can be improved. While not a perfect fit, this course may be useful for Systems Analysts who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Statistician
Statisticians use mathematical and statistical techniques to collect, analyze, and interpret data. While not a perfect fit, this course may be useful for Statisticians who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Market Researcher
Market Researchers study market trends and consumer behavior. While not a perfect fit, this course may be useful for Market Researchers who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Financial Analyst
Financial Analysts use financial data to make investment recommendations. While not a perfect fit, this course may be useful for Financial Analysts who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical techniques to solve business problems. While not a perfect fit, this course may be useful for Operations Research Analysts who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Customer Relationship Manager
Customer Relationship Managers build and maintain relationships with customers. While not a perfect fit, this course may be useful for Customer Relationship Managers who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Sales Manager
Sales Managers lead sales teams and develop sales strategies. While not a perfect fit, this course may be useful for Sales Managers who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Project Manager
Project Managers plan and execute projects. While not a perfect fit, this course may be useful for Project Managers who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.
Consultant
Consultants advise clients on a variety of business issues. While not a perfect fit, this course may be useful for Consultants who want to specialize in data analysis or data engineering. The course will introduce you to the concepts of data collection, analysis, and visualization.

Reading list

We've selected nine books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Introducción al Análisis de Datos.
Este libro enfatiza la importancia de comunicar los hallazgos del análisis de datos de manera clara y convincente. Cubre técnicas de narración de historias, diseño visual y prácticas recomendadas para presentar los resultados del análisis de datos de manera efectiva.
Este libro proporciona una guía práctica para el análisis de datos en el mundo real, abarcando desde la recopilación de datos hasta la comunicación de los resultados. Es valioso para los estudiantes que buscan comprender el proceso completo de análisis de datos y sus implicaciones éticas.
Este libro proporciona una guía práctica para diseñar e implementar soluciones de análisis de datos. Cubre procesos de desarrollo, patrones de diseño y mejores prácticas para desarrollar sistemas de análisis de datos eficientes y escalables.
Este libro ofrece una guía práctica para la visualización de datos, cubriendo técnicas, principios de diseño y herramientas utilizadas para comunicar eficazmente los hallazgos del análisis de datos. Es una lectura valiosa para estudiantes que buscan mejorar sus habilidades de visualización de datos.
Este libro proporciona una introducción integral al aprendizaje automático con Python, cubriendo algoritmos, técnicas de evaluación y aplicaciones del mundo real. Es una lectura valiosa para estudiantes que buscan aplicar el aprendizaje automático en el análisis de datos.
Este libro se centra en la minería de datos con R, proporcionando una base sólida en las técnicas y algoritmos utilizados en el análisis de grandes conjuntos de datos. Es una lectura valiosa para los estudiantes interesados en el aspecto más técnico del análisis de datos.
Este libro aborda el impacto del análisis de datos en las organizaciones, explorando cómo las empresas pueden utilizar el análisis de datos para obtener una ventaja competitiva y tomar decisiones informadas. Es una lectura valiosa para estudiantes interesados en el papel del análisis de datos en los negocios y la estrategia.
Este libro proporciona una referencia exhaustiva sobre el aprendizaje profundo, cubriendo conceptos avanzados, algoritmos e implementaciones. Es una lectura recomendada para estudiantes interesados en profundizar su comprensión del aprendizaje profundo y sus aplicaciones.

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