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Jesús Aguilar

Cuando se trata de herramientas para el análisis de datos, siempre tenemos las siguientes preguntas: ¿Cuál es la diferencia entre tantas herramientas que existen?¿Cuál es la mejor?¿Cuál deberia aprender?

Las funciones que realizan los científicos de datos incluyen la identificación de preguntas relevantes, la recopilación de datos de diferentes fuentes de datos, la organización de datos, la transformación de datos a la solución y la comunicación de estos hallazgos para tomar mejores decisiones comerciales.

Las herramientas de ciencia de datos o Data Science pueden ser de dos tipos:

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Cuando se trata de herramientas para el análisis de datos, siempre tenemos las siguientes preguntas: ¿Cuál es la diferencia entre tantas herramientas que existen?¿Cuál es la mejor?¿Cuál deberia aprender?

Las funciones que realizan los científicos de datos incluyen la identificación de preguntas relevantes, la recopilación de datos de diferentes fuentes de datos, la organización de datos, la transformación de datos a la solución y la comunicación de estos hallazgos para tomar mejores decisiones comerciales.

Las herramientas de ciencia de datos o Data Science pueden ser de dos tipos:

  • Uno para aquellos que tienen conocimientos de programación.
  • Otro para los usuarios comerciales.

Las herramientas para el primer tipo, tienen que ver con el área de las tecnologías de información en donde se busca que la persona tenga conocimientos de algún lenguaje de programación como R o Python y comunmente a estas personas se les denomina científicos de datos.

Las herramientas que son para los usuarios comerciales se enfocan en automatizar el análisis de datos; en este tipo, los usuarios tienen conocimientos básicos de un lenguaje de programación, pero un fuerte conocimiento del área de dominio; por lo que se han empezado a llamar ciudadanos científicos de datos.

Estas herramientas te permitirán tomar las mejores decisiones basadas en el análisis de datos (también conocido como inteligencia de negocios).

What's inside

Learning objectives

  • Presentar las diferentes herramientas tanto comerciales como de open source que permitan la manipulación, administración y análisis de datos.
  • Conocer que es una base de datos y su importancia en los proyectos de ciencia de datos.
  • Conocer los beneficios que los servicios del cómputo en la nube proveen a los proyectos de ciencia de datos.
  • Los objetivos de este curso en línea son los siguientes:

Syllabus

Ciencia de Datos; Base de datos; Herramientas para Ciencia de Datos; Cómputo en la Nube.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Enseña conceptos fundamentales del análisis de datos, cruciales para quienes deciden negocios
Desarrolla habilidades para recopilar, organizar y analizar datos, lo que potencia la toma de decisiones
Presenta herramientas y tecnologías actuales para la gestión y el análisis de datos
Abarca fundamentos de bases de datos y computación en la nube, esenciales para proyectos de ciencia de datos
Requiere conocimientos básicos de programación o experiencia en el dominio comercial
No profundiza en métodos estadísticos avanzados o técnicas de aprendizaje automático

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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 Herramientas para el Análisis de Big Data with these activities:
Create a data dictionary for a potential project
To prepare for this course review the basics of database design in the context of a potential project.
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  • Choose a project idea that interests you.
  • Identify the different types of data that you will need to collect.
  • Determine the format of the data that you will need to collect.
  • Create a data dictionary that defines the name, type, and format of each data element.
Repaso de bases de datos relacionales
Refrescar los conceptos básicos de bases de datos relacionales, como el modelo entidad-relación y SQL, mejorará tu comprensión de los conceptos de almacenamiento y administración de datos relevantes para la ciencia de datos.
Browse courses on SQL
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  • Revisa los conceptos de bases de datos relacionales, como tablas, campos y relaciones.
  • Practica la creación y consulta de bases de datos utilizando SQL.
  • Repasa los conceptos de integridad y normalización de datos.
Follow a tutorial on how to use a specific data science tool
Get hands-on experience with a data science tool by following a guided tutorial.
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  • Choose a data science tool that you want to learn.
  • Find a tutorial that is appropriate for your skill level.
  • Follow the tutorial step-by-step.
  • Complete the exercises that are included in the tutorial.
Six other activities
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Tutoriales guiados sobre herramientas de ciencia de datos
Completar tutoriales guiados sobre herramientas de ciencia de datos te permitirá familiarizarte con las herramientas y técnicas utilizadas en el campo, mejorando tu capacidad para manipular y analizar datos.
Browse courses on R
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  • Busca tutoriales sobre herramientas populares de ciencia de datos como R o Python.
  • Sigue los tutoriales paso a paso, completando los ejercicios y experimentos.
  • Experimenta con las herramientas para comprender su funcionalidad y limitaciones.
Solve a set of data analysis problems
Test your understanding of data analysis concepts by solving a set of problems.
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Show steps
  • Find a set of data analysis problems that are appropriate for your skill level.
  • Solve the problems using the techniques that you have learned in this course.
  • Check your answers against the provided solutions.
Create a data visualization
Demonstrate your understanding of data visualization by creating a visualization of your own.
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  • Choose a dataset that you want to visualize.
  • Select a data visualization tool that you want to use.
  • Create a data visualization that communicates the key insights from the dataset.
Start a data science project
Apply the skills and knowledge that you have learned in this course by starting a data science project of your own.
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  • Define the problem that you want to solve.
  • Gather the data that you need.
  • Clean and prepare the data.
  • Analyze the data.
  • Communicate your results.
Mentor a junior data scientist
Gain valuable experience by mentoring a junior data scientist.
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  • Provide guidance and support to your mentee.
  • Find a junior data scientist who is looking for a mentor.
  • Set up regular meetings with your mentee.
  • Help your mentee to develop their skills and knowledge.
Contribute to an open-source data science project
Give back to the data science community by contributing to an open-source project.
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  • Find an open-source data science project that you are interested in.
  • Join the project's community.
  • Identify a way that you can contribute to the project.
  • Submit a pull request with your contribution.

Career center

Learners who complete Herramientas para el Análisis de Big Data will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Científico de datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una base para el papel de Científico de Datos. Te prepara con las habilidades para identificar preguntas relevantes, recopilar datos de diversas fuentes, organizarlos y transformarlos para obtener soluciones, y comunicar estos hallazgos para tomar mejores decisiones comerciales.
Ingeniero de datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" ofrece conocimientos en bases de datos y herramientas de gestión de datos, lo que es crucial para los Ingenieros de Datos. Les ayuda a diseñar, construir y mantener sistemas que almacenan, procesan y administran grandes volúmenes de datos.
Analista de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una base para el rol de Analista de Datos. Te equipa con las herramientas para manipular, administrar y analizar datos, lo que permite obtener información valiosa para impulsar la toma de decisiones basada en datos.
Gestor de bases de datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una comprensión de las bases de datos y sus herramientas de gestión. Esto es esencial para los Gestores de Bases de Datos, ya que les ayuda a administrar y optimizar eficazmente los sistemas de bases de datos.
Ciudadano Científico de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" introduce herramientas de automatización del análisis de datos para Ciudadanos Científicos de Datos. Estas herramientas ayudan a los usuarios con conocimientos básicos de programación y una sólida comprensión del dominio de la empresa a tomar mejores decisiones basadas en el análisis de datos.
Consultor de Ciencia de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una base para el papel de Consultor de Ciencia de Datos. Te equipa con las habilidades y el conocimiento para asesorar a empresas sobre estrategias y soluciones de análisis de datos.
Investigador de Ciencia de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" ofrece una base para el papel de Investigador de Ciencia de Datos. Te equipa con las herramientas y técnicas para conducir investigaciones innovadoras y desarrollar nuevas soluciones de análisis de datos.
Desarrollador de Software de Ciencia de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una base para el rol de Desarrollador de Software de Ciencia de Datos. Te equipa con las habilidades para diseñar y desarrollar aplicaciones de software que permiten el análisis y la visualización de big data.
Gerente de Producto de Ciencia de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser beneficioso para los Gerentes de Producto de Ciencia de Datos. Les proporciona una comprensión de las herramientas y tecnologías utilizadas en el análisis de big data, lo que les ayuda a tomar mejores decisiones sobre el desarrollo y la implementación de productos.
Analista de Negocio
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser valioso para los Analistas de Negocio. Ofrece una comprensión de las herramientas y técnicas de análisis de datos, lo que les ayuda a extraer información útil de los datos para apoyar la toma de decisiones comerciales.
Arquitecto de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser beneficioso para los Arquitectos de Datos. Proporciona una comprensión de las herramientas y tecnologías utilizadas para el análisis de big data, lo que les ayuda a diseñar y administrar soluciones de datos efectivas.
Ingeniero de Aprendizaje Automático
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" proporciona una base en la manipulación y el análisis de datos, lo cual es esencial para los Ingenieros de Aprendizaje Automático. Les ayuda a crear modelos de aprendizaje automático efectivos y a utilizar técnicas de análisis de big data para mejorar su precisión.
Especialista en inteligencia artificial
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser beneficioso para los Especialistas en Inteligencia Artificial. Ofrece información sobre el análisis y la gestión de big data, lo cual es crucial para desarrollar modelos y algoritmos de IA eficientes.
Científico de la Computación
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser útil para los Científicos de la Computación. Ofrece conocimientos sobre el análisis de big data, lo que les ayuda a desarrollar algoritmos y modelos para resolver problemas complejos relacionados con los datos.
Profesor de Ciencia de Datos
El curso "Herramientas para el Análisis de Big Data" puede ser útil para los Profesores de Ciencia de Datos. Proporciona una comprensión completa de las herramientas y técnicas de análisis de big data, lo que les ayuda a enseñar estos conceptos de manera efectiva a los estudiantes.

Reading list

We've selected 14 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 Herramientas para el Análisis de Big Data.
Comprehensive guide to Spark. It covers a wide range of topics, from Spark architecture to Spark programming. It good choice for anyone who wants to learn more about Spark.
Provides a comprehensive overview of deep learning. It covers a wide range of topics, from deep learning models to deep learning applications. It good choice for anyone who wants to learn more about deep learning.
Este libro proporciona una introducción práctica a Python para la ciencia de datos, que cubre temas como la manipulación de datos, el análisis de datos y la visualización de datos.
Provides a practical introduction to machine learning for data science. It covers a wide range of topics, from supervised learning to unsupervised learning. It good choice for beginners who want to learn more about machine learning.
Provides a practical guide to Python for data analysis. It covers a wide range of topics, from data exploration to data visualization. It good choice for anyone who wants to learn more about Python for data analysis.
Provides a practical guide to R for data science. It covers a wide range of topics, from data exploration to data visualization. It good choice for anyone who wants to learn more about R for data science.
Provides a practical guide to machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. It covers a wide range of topics, from machine learning models to machine learning applications. It good choice for anyone who wants to learn more about machine learning.
Provides a practical guide to NoSQL data modeling. It covers a wide range of topics, from data modeling principles to NoSQL database design. It good choice for anyone who wants to learn more about NoSQL data modeling.
Provides a broad overview of data science and its applications in business and industry. It is well-written and easy to understand, making it a good choice for beginners.
Provides a comprehensive overview of cloud computing. It covers a wide range of topics, from cloud architecture to cloud security. It good choice for anyone who wants to learn more about cloud computing.
Provides a practical guide to data science from scratch. It covers a wide range of topics, from data collection to data analysis. It good choice for beginners who want to learn more about data science.

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