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Campus BBVA
Hoy en día los datos son fundamentales en el entorno empresarial para tener una visión global de la situación de una organización y poder tomar mejores decisiones. En este contexto, el Big Data es un sector en auge en múltiples ámbitos que nos abre distintas oportunidades laborales, como el rol de analista de datos (Data Analyst).
Este curso es una introducción al análisis de datos con un enfoque empresarial, centrado en la relevancia de basar la toma de decisiones estratégicas en el conocimiento que nos aportan los datos.
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Hoy en día los datos son fundamentales en el entorno empresarial para tener una visión global de la situación de una organización y poder tomar mejores decisiones. En este contexto, el Big Data es un sector en auge en múltiples ámbitos que nos abre distintas oportunidades laborales, como el rol de analista de datos (Data Analyst).
Este curso es una introducción al análisis de datos con un enfoque empresarial, centrado en la relevancia de basar la toma de decisiones estratégicas en el conocimiento que nos aportan los datos.
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Hoy en día los datos son fundamentales en el entorno empresarial para tener una visión global de la situación de una organización y poder tomar mejores decisiones. En este contexto, el Big Data es un sector en auge en múltiples ámbitos que nos abre distintas oportunidades laborales, como el rol de analista de datos (Data Analyst).
Este curso es una introducción al análisis de datos con un enfoque empresarial, centrado en la relevancia de basar la toma de decisiones estratégicas en el conocimiento que nos aportan los datos.
A lo largo del mismo descubrirás las fases del ciclo de vida de un proyecto basado en datos, así como la importancia de asegurar la calidad de los mismos en las organizaciones. Además, aprenderás los conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial que todo analista de datos debe conocer. Por último, conocerás algunas estrategias para compartir información sacando el máximo rendimiento a las visualizaciones de datos.
Todo ello, con el objetivo de crear impacto en las organizaciones a través de la generación de dashboards más efectivos y el empleo del storytelling a partir de los datos.
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Syllabus
Introducción al Big Data
En este módulo haremos una introducción al fenómeno del Big Data. También descubriremos la importancia de los datos en la sociedad actual y las principales tendencias en el entorno empresarial, centrándonos en la importancia de tomar decisiones basadas en datos.
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Introducción al Big Data
En este módulo haremos una introducción al fenómeno del Big Data. También descubriremos la importancia de los datos en la sociedad actual y las principales tendencias en el entorno empresarial, centrándonos en la importancia de tomar decisiones basadas en datos.
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Presenta una introducción a los conceptos básicos del análisis de datos enfatizando su relevancia en el contexto empresarial
Desarrolla habilidades analíticas esenciales que son altamente demandadas en el mercado laboral actual, particularmente en el rol de analista de datos
Proporciona una comprensión integral del ciclo de vida de un proyecto basado en datos, destacando las funciones del analista de datos
Abarca conceptos estadísticos descriptivos e inferenciales fundamentales para el análisis de datos, lo que fortalece la base de los estudiantes en este campo
Enfatiza la importancia de la calidad de los datos y proporciona estrategias para gestionarla y mejorarla, asegurando la precisión y confiabilidad de los resultados analíticos
Incorpora técnicas de visualización de datos para transmitir información de manera clara y atractiva, mejorando la comunicación de los resultados
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Introducción sólida a la analítica de negocios
Según los estudiantes, este curso de Analítica de Negocios ofrece una excelente introducción y una base sólida para quienes se inician en el campo, con un fuerte enfoque empresarial. Muchos aprecian cómo los conceptos estadísticos se explican de forma sencilla y accesible, y destacan la utilidad de los módulos sobre calidad de datos y la creación de historias con datos y dashboards efectivos. Sin embargo, algunos learners con conocimientos previos lo encuentran demasiado básico, y un número de reviews señalan la falta de práctica con herramientas específicas, siendo más teórico que práctico.
Módulos valiosos para la comunicación efectiva de resultados.
"Los módulos sobre visualización de datos y storytelling son especialmente útiles."
"Los temas de storytelling y dashboards son muy valiosos para la presentación de resultados."
"El storytelling es un gran plus para saber transmitir la información obtenida de los datos."
Conceptos estadísticos complejos explicados con claridad.
"Se explican los conceptos estadísticos de forma sencilla y se relacionan con casos reales."
"La estadística, que siempre me ha costado, se aborda de una manera que la hace accesible."
"La explicación de los fundamentos de estadística es impecable y fácil de seguir."
Se centra en la toma de decisiones estratégicas con datos.
"Me gustó mucho cómo se explica el enfoque práctico para el entorno empresarial."
"La orientación a la toma de decisiones empresariales es exactamente lo que buscaba."
"Totalmente alineado con las necesidades del mercado y la creación de impacto en organizaciones."
Proporciona una base excelente para principiantes en el campo.
"Para alguien que empieza desde cero en Business Analytics, este curso es oro puro."
"Me aclaró muchísimos conceptos y me dio una visión clara de lo que se necesita, excelente punto de partida."
"Sin duda, una base sólida para cualquier profesional que busca entender el entorno de datos."
El contenido resulta superficial para usuarios con base previa.
"Para alguien con cierta base en estadística o negocios, puede resultar demasiado básico."
"Sinceramente, lo encontré demasiado básico. Si ya tienes algún conocimiento de datos, no te aportará mucho nuevo."
"Las explicaciones son muy superficiales y no van al detalle. Necesita más profundidad."
Carece de ejercicios con herramientas de software reales.
"Quizás le faltaría un poco más de profundidad en herramientas específicas o ejercicios prácticos con software real."
"Habla mucho de la importancia, pero poco de las herramientas prácticas que un analista de datos usaría día a día."
"Para quienes buscan habilidades técnicas, no es suficiente; es más teoría que práctica."
Activities
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and
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in Business Analytics with these
activities:
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Identify key concepts and topics
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Organize your materials into folders or binders
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Complete the 'Data Analysis with Python' tutorial on DataCamp
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Learn the basics of data analysis using Python through interactive tutorials.
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Create a DataCamp account
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Enroll in the 'Data Analysis with Python' course
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Complete the tutorials and exercises
Read 'Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think'
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Review the fundamental concepts and applications of big data as described in this book.
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La reinvención de la economía: El capitalismo...
on Amazon
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Read the introduction and first three chapters
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Summarize the key takeaways from each chapter
-
Identify examples of how big data is used in different industries
Five other activities
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Attend a 'Data Analysis for Business' workshop
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Gain exposure to practical data analysis techniques and learn from industry experts.
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Research and identify relevant workshops
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Register for a workshop
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Solve data analysis problems on Kaggle
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Practice applying data analysis techniques and algorithms to solve real-world problems.
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Explore the data and identify patterns
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Build a model to solve the problem or predict outcomes
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Research the topic
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Apply data visualization techniques to create a dashboard that communicates insights from a given dataset.
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Clean and prepare the data
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Identify the key metrics and insights to communicate
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Select appropriate visualization types
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Build a personal data analysis portfolio
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Develop a portfolio of data analysis projects to showcase your skills and knowledge.
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Identify potential data sources and project ideas
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Explore the data and identify patterns
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Apply data analysis techniques to solve problems or gain insights
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Career center
Learners who complete Business Analytics will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts play a crucial role in organizations that leverage data to make informed decisions. This course provides a solid foundation in data analysis techniques, including statistical analysis and data visualization. By understanding the principles behind data analysis, you can effectively extract insights from data, identify trends, and make data-driven recommendations, enhancing your potential as a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts help organizations improve their performance by analyzing data and recommending solutions. This course will equip you with the skills to gather, analyze, and interpret data, enabling you to identify areas for improvement and develop strategies for growth. It provides a comprehensive understanding of data analysis techniques and their application in a business context, making it highly relevant for aspiring Business Analysts.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use scientific methods and algorithms to extract knowledge and insights from data. While this course does not cover advanced data science techniques, it provides a solid foundation in data analysis principles and statistical methods. By understanding the fundamentals of data analysis, you can contribute to data science projects and build a pathway towards a career as a Data Scientist.
Market Research Analyst
Market Research Analyst
Market Research Analysts conduct research to understand market trends and consumer behavior. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, which are essential for analyzing market data and drawing meaningful conclusions. By mastering these techniques, you can effectively interpret market data, identify opportunities, and support decision-making as a Market Research Analyst.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use data analysis techniques to evaluate financial performance and make investment recommendations. This course introduces statistical analysis, which is fundamental for understanding financial data and making informed decisions. By gaining proficiency in data analysis, you can enhance your skills as a Financial Analyst and contribute to the success of investment strategies.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. While this course does not teach software engineering, it provides a foundation in data analysis principles and logical thinking, which are valuable skills for Software Engineers. Understanding data structures and algorithms, as well as the ability to analyze and interpret data, can enhance your problem-solving abilities and contribute to your success as a Software Engineer.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design and build data pipelines and infrastructure to manage and analyze large volumes of data. This course may be helpful as it provides an introduction to data analysis principles and techniques. By understanding the basics of data analysis, you can better collaborate with data analysts and contribute to the efficient management and analysis of data.
Statistician
Statistician
Statisticians apply statistical principles to collect, analyze, and interpret data. This course provides a foundation in statistical analysis, which is essential for understanding and applying statistical methods. By mastering statistical techniques, you can enhance your ability to analyze data, draw inferences, and contribute to decision-making as a Statistician.
Database Administrator
Database Administrator
Database Administrators manage and maintain databases to ensure data integrity and performance. While this course does not cover database management, it introduces data analysis principles and techniques, which are valuable skills for Database Administrators. Understanding data structures and algorithms, as well as the ability to analyze and interpret data, can enhance your ability to optimize database performance and troubleshoot issues.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to optimize business processes and solve complex problems. While this course does not cover operations research, it provides a foundation in data analysis and statistical methods, which are valuable skills for Operations Research Analysts. By understanding the principles behind data analysis, you can contribute to the development of data-driven solutions and enhance your potential in this field.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. This course may be helpful as it provides an introduction to statistical analysis and data interpretation techniques. By understanding the basics of data analysis, you can gain a better understanding of financial data and contribute to the development of investment strategies as a Quantitative Analyst.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess and manage risk. While this course does not cover actuarial science, it provides a foundation in statistical analysis, which is essential for understanding and applying actuarial methods. By mastering statistical techniques, you can enhance your ability to analyze data, calculate risks, and contribute to the development of risk management strategies.
Risk Analyst
Risk Analyst
Risk Analysts identify, assess, and manage risks within organizations. This course may be helpful as it provides an introduction to data analysis and statistical methods, which are valuable skills for Risk Analysts. By understanding the principles behind data analysis, you can contribute to the identification and assessment of risks, as well as the development of risk management strategies.
Project Manager
Project Manager
Project Managers plan, execute, and monitor projects to ensure successful outcomes. While this course does not cover project management, it provides a foundation in data analysis techniques, which can be valuable for Project Managers. Understanding data analysis principles can enhance your ability to track project progress, analyze risks, and make data-driven decisions throughout the project lifecycle.
Consultant
Consultant
Consultants provide expert advice and guidance to organizations. While this course does not cover consulting, it provides a foundation in data analysis techniques, which can be valuable for Consultants. Understanding data analysis principles can enhance your ability to gather and analyze data, identify insights, and develop recommendations for clients.
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Reading list
We've selected eight books
that we think will supplement your
learning. Use these to
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deeper understanding of the topics covered in
Business Analytics.
Este libro proporciona una introducción completa a la visión artificial utilizando Python. Cubre temas como la detección de objetos, el reconocimiento de objetos y la segmentación de imágenes. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción completa a la ciencia de datos. Cubre temas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de datos y la visualización de datos. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Save
Este libro proporciona una introducción completa a R para la ciencia de datos. Cubre temas como el manejo de datos, la visualización de datos y el modelado de datos. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción completa a la ciencia de datos desde cero. Cubre temas como el manejo de datos, la visualización de datos, el modelado de datos y el aprendizaje automático. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción completa al aprendizaje automático utilizando Python. Cubre temas como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción completa al aprendizaje profundo utilizando Python. Cubre temas como las redes neuronales, las redes convolucionales y las redes recurrentes. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción completa al procesamiento del lenguaje natural utilizando Python. Cubre temas como el tokenizado, el etiquetado, el análisis sintáctico y la generación del lenguaje. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
Este libro proporciona una introducción al Big Data. Cubre temas como la definición de Big Data, las tecnologías utilizadas para almacenar y procesar Big Data, y las aplicaciones de Big Data. También incluye numerosos ejemplos y ejercicios prácticos.
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Español
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