Análisis de los datos
( 24 Módulos )

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

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