Curso de formación de Big Data y análisis de datos

Diplomado en analítica de datos

• Introducción al análisis de datos

  Tu viaje para convertirte en analista de datos comenzará por comprender la base de los datos y su análisis. Esta lección está diseñada para que comprendas por qué el análisis de datos es una habilidad importante, así como en qué situaciones se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones de una empresa. Cada una de nuestras lecciones está cuidadosamente equilibrada entre la teoría y la práctica y, en esta lección, aprenderás a importar y limpiar datos utilizando una variedad de métodos y herramientas. Asimismo, nos centraremos en pensar en datos de una manera lógica.

• Explorando datos

  En esta lección entenderemos los datos con un poco más de detalle. El objetivo es ayudarte a comprender los diferentes tipos de datos (como categóricos frente a numéricos), así como a comprender la representación gráfica de datos. También aprenderás a describir datos (es decir, estadísticas descriptivas) y a utilizarlos.

• Probabilidad

  A medida que nuestro viaje continúa, aprenderás a instalar el paquete de herramientas de análisis de datos junto con algunas estadísticas descriptivas. Tocaremos brevemente los conceptos básicos de la probabilidad (con referencia específica al teorema de Bayes) y profundizaremos en los detalles de la media y la varianza de las variables aleatorias. Este tema une muy claramente un concepto que hemos cubierto (la media) con otro que aún no hemos cubierto (varianza).

• Distribuir datos

  La lección 4 trata sobre la distribución de datos. Aprenderás diversas distribuciones de datos (con referencia al teorema del límite central) y comprenderás cómo utilizar la desviación media, mediana y estándar para saber cómo se distribuyen los datos. Por último, también ampliaremos el tema de la asimetría y la curtosis.

• ¿Qué confianza tienes en tu muestra?

  Tener confianza en tu muestra es importante. Esta lección se enfocará en comprender la diferencia entre una muestra y una población, así como también aprenderás cuándo usar la varianza o la desviación estándar. También cubriremos los intervalos de confianza con más detalle y, al final de esta lección, ¡ganarás seguridad al analizar datos!

• Hipotetizar sobre el resultado

  Comprender qué es una hipótesis es un paso importante en tu viaje. Veremos qué es una hipótesis nula y alternativa y exploraremos la diferencia entre un error de tipo 1 y un error de tipo 2. Esta lección también incluirá más información sobre el teorema del límite central/la ley de los grandes números para aclararnos este tema.

• Prueba de diferencias: variables categóricas

  Nuestra penúltima lección se centra en probar las diferencias (variables categóricas). Exploraremos las pruebas de una muestra, la diferencia entre 2 medias de 2 poblaciones y las pruebas de Chi-cuadrado.

• Prueba de diferencias: variables numéricas

  El módulo terminará con la comprensión de las pruebas de diferencias (vars numéricas). En esta lección, se cubrirá la diferencia entre 2 medias de 2 poblaciones y pruebas T y, al final, tendrás una comprensión firme y completa de los conceptos básicos de datos y análisis de datos. El viaje no se detiene aquí, ¡en el Módulo 2 te esperan conceptos más complejos y una comprensión más profunda de los datos!