módulo #1 Introducción al análisis de datos Descripción general del análisis de datos, importancia y aplicaciones
módulo #2 Tipos y fuentes de datos Tipos de datos, fuentes de datos y métodos de recopilación de datos
módulo #3 Preparación y limpieza de datos Importancia de la limpieza de datos, tratamiento de valores faltantes y transformación de datos
módulo #4 Conceptos básicos de visualización de datos Introducción a la visualización de datos, tipos de gráficos y mejores prácticas
módulo #5 Estadística descriptiva Medidas de tendencia central, variabilidad y distribución de datos
módulo #6 Resumen y agregación de datos Técnicas de agregación, agrupación y resumen de datos
módulo #7 Visualización de datos para análisis univariado Visualización de variables individuales mediante histogramas, diagramas de caja y más
módulo #8 Visualización de datos para análisis bivariado Visualización de relaciones entre dos variables mediante diagramas de dispersión y más
módulo #9 Introducción a la estadística inferencial Conceptos básicos de estadística inferencial, distribuciones de muestreo e intervalos de confianza
módulo #10 Prueba de hipótesis Formulación de hipótesis, tipos de pruebas y supuestos de prueba
módulo #11 Intervalos de confianza y estimación Construcción de intervalos de confianza y estimación de parámetros de población
módulo #12 Análisis de ANOVA y regresión Análisis de varianza, regresión simple y múltiple y construcción de modelos
módulo #13 Análisis de series temporales Introducción al análisis de series temporales, componentes y construcción de modelos
módulo #14 Métodos de pronóstico Suavizado exponencial, ARIMA y otras técnicas de pronóstico
módulo #15 Minería de datos y aprendizaje automático Descripción general de la minería de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje supervisado
módulo #16 Algoritmos de aprendizaje supervisado Árboles de decisión, bosques aleatorios y otros algoritmos de aprendizaje supervisado
módulo #17 Algoritmos de aprendizaje no supervisado Agrupamiento, k-medias y agrupamiento jerárquico
módulo #18 Análisis de texto y lenguaje natural Procesamiento Introducción al análisis de texto, PNL y análisis de sentimientos
módulo #19 Análisis de datos con Python Uso de Python para análisis de datos, pandas, NumPy y Matplotlib
módulo #20 Análisis de datos con R Uso de R para análisis de datos, manipulación de datos y visualización
módulo #21 Análisis de datos con Excel Uso de Excel para análisis de datos, tablas dinámicas y gráficos
módulo #22 Análisis de big data Introducción a big data, Hadoop y Spark
módulo #23 Narrativa y comunicación de datos Comunicación eficaz de información y resultados a las partes interesadas
módulo #24 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de Análisis de Datos
